BFS 专题 ——FloodFill算法：733.图像渲染

最新推荐文章于 2025-08-05 19:50:13 发布

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分类专栏：算法学习之路文章标签：算法 c++ bfs 宽度优先

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/quantian_/article/details/138080555

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本文介绍了FloodFill算法，用以在图像渲染中填充从给定点出发的相同像素区域，通过BFS策略遍历并修改颜色。提供了C++和Java的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

大家好啊，今天就正式开始我们的BFS专题了，觉得有用的朋友给个三连呗。

FloodFill算法简介

中文：洪水灌溉
举个例子，正数为凸起的山峰，负数为盆地，洪水冲过这片土地就会将这些具有相同性质的联通块（在本例中为盆地）灌溉。
在这里插入图片描述

题目描述

题目链接：733.图像渲染
在这里插入图片描述
简单来说就是给我们一个起点坐标，让我们从上下左右四个方向去找相同像素点的坐标。

算法原理

可以利用深搜或者宽搜，遍历到与该点相连的所有像素相同的点，然后将其修改成指定的像素值即可。
在这里插入图片描述
本篇博客使用的是BFS，每条斜线代表每一层遍历。

代码实现——BFS

C++

class Solution {
    typedef pair<int, int> PII;//技巧一
    int dx[4] = {0, 0, 1, -1};//技巧二:对应上下左右四个方向的坐标
    int dy[4] = {1, -1, 0, 0};

public:
    vector<vector<int>> floodFill(vector<vector<int>>& image, int sr, int sc,int color) {
        int prev = image[sr][sc];
        if (prev == color)
            return image; // 处理边界情况
        int m = image.size(), n = image[0].size();
        queue<PII> q;
        q.push({sr, sc});
        while (!q.empty()) {
            auto [a, b] = q.front();
            image[a][b] = color;
            q.pop();
            for (int i = 0; i < 4; ++i) {
                int x = a + dx[i], y = b + dy[i];
                if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && image[x][y] == prev) {
                    q.push({x, y});
                }
            }
        }
        return image;
    }
};

Java

class Solution {
    int[] dx = { 0, 0, 1, -1 };
    int[] dy = { 1, -1, 0, 0 };

    public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int color) {
        int prev = image[sr][sc]; // 统计刚开始的颜⾊
        if (prev == color)
            return image; // 处理边界情况
        int m = image.length, n = image[0].length;
        Queue<int[]> q = new LinkedList<>();
        q.add(new int[] { sr, sc });
        while (!q.isEmpty()) {
            int[] t = q.poll();
            int a = t[0], b = t[1];
            image[a][b] = color;
            // 上下左右四个⽅向
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                int x = a + dx[i], y = b + dy[i];
                if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && image[x][y] == prev) {
                    q.add(new int[] { x, y });
                }
            }
        }
        return image;
    }
}