LeetCode#695 Max Area of Island

本文详细解析了如何通过深度优先搜索(DFS)算法及其非递归实现来寻找二维网格中岛屿的最大面积。针对每个岛屿,使用DFS进行遍历并标记已访问区域,最终找出最大面积。

1、很明显,这是一个图的遍历。采用深度优先遍历的递归如下:每一个节点都完成向四周的扩散直至达到顶点

class Solution {
private:
    int dfs(vector<vector<int>>& grid, int i, int j){

        if(i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || grid[i][j] != 1)
            return 0;

        grid[i][j] = 2;

        return 1+dfs(grid, i+1, j)+dfs(grid, i-1, j)+dfs(grid, i, j+1)+dfs(grid, i, j-1);
    }
public:
    int m;
    int n;
    int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {
        m = grid.size();
        n = grid[0].size();
        int maxSquare = 0;
        for(int i = 0; i < m; i++){
            for(int j = 0; j < n; j++){
                if(grid[i][j] == 1){
                    int count = dfs(grid, i, j);


                    if(maxSquare < count)
                        maxSquare = count;
                }
            }
        }

        return maxSquare;
    }
};

对于非递归,需要采用栈存储当前的起始点,当一条分支完成后返回此分支的起始点(出栈)另择分支。注意这是四个方向都有,四个方向都不存在时出栈

class Solution {
public:
    int m;
    int n;
    int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {
        m = grid.size();
        n = grid[0].size();
        int maxSquare = 0;
        for(int i = 0; i < m; i++){
            for(int j = 0; j < n; j++){
                if(grid[i][j] == 1){
                    int count = 1;
                    int stack[m*n][2] = { 0 };
                    int sp = 0;

                    stack[sp][0] = i;
                    stack[sp][1] = j;
                    grid[i][j] = 2;

                    while(sp >= 0){
                        //up
                        if(i > 0 && grid[i-1][j] == 1){
                            sp++;
                            stack[sp][0] = i-1;
                            stack[sp][1] = j;
                            grid[i-1][j] = 2;
                            count++;

                        }
                        //down
                        if(i < m-1 && grid[i+1][j] == 1){
                            sp++;
                            stack[sp][0] = i+1;
                            stack[sp][1] = j;
                            grid[i+1][j] = 2;
                            count++;
                        }
                        //left
                        if(j > 0 && grid[i][j-1] == 1){
                            sp++;
                            stack[sp][0] = i;
                            stack[sp][1] = j-1;
                            grid[i][j-1] = 2;
                            count++;
                        }
                        //right
                        if(j < n-1 && grid[i][j+1] == 1){
                            sp++;
                            stack[sp][0] = i;
                            stack[sp][1] = j+1;
                            grid[i][j+1] = 2;
                            count++;
                        }
                        i = stack[sp][0];
                        j = stack[sp][1];
                        sp--;
                    }

                    if(maxSquare < count)
                        maxSquare = count;
                }
            }
        }

        return maxSquare;
    }
};
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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