力扣是我蝶之BFS

给你一个 n x n 的二进制矩阵 grid 中,返回矩阵中最短 畅通路径 的长度。如果不存在这样的路径,返回 -1 。

二进制矩阵中的 畅通路径 是一条从 左上角 单元格(即,(0, 0))到 右下角 单元格(即,(n - 1, n - 1))的路径,该路径同时满足下述要求:

路径途经的所有单元格都的值都是 0 。
路径中所有相邻的单元格应当在 8 个方向之一 上连通(即,相邻两单元之间彼此不同且共享一条边或者一个角)。
畅通路径的长度 是该路径途经的单元格总数。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/shortest-path-in-binary-matrix
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 /**从矩阵左上角到右下角的最短可行路径,广度优先
     * 左上右下角均为0,从左上到右下必须走为0的格子,求最短路径
    */

    public int shortestPathBinaryMatrix(int[][] grid) {
        //首先排除无意义部分
        if(grid==null) return -1;
        int rownum = grid.length;
        int colnum = grid[0].length;
        if(rownum==0||rownum==0) return -1;
        if(grid[rownum-1][colnum-1]==1||grid[0][0]==1) return -1;
        int[][] where = {{-1,-1},{-1,0},{-1,1},{0,-1},{0,1},{1,-1},{1,0},{1,1}}; //八个遍历方向
        int count = 1; //路径长度
        Queue<int[]> queue = new LinkedList<>(); //存目标节点,先进先出,保证了广度
        queue.add(new int[]{0,0}); //起点进队列
        grid[0][0]=1;//已入队列置1表示不可再次经过
        //队列不为空,则还有下一步
        while(!queue.isEmpty()){
            int num = queue.size();//记录队列长度
            //对下一步的所有可能性进行遍历
            while(num-->0){
                int[] tar = queue.poll();//出队列
                if(tar[0]==rownum-1&&tar[1]==colnum-1) return count; //已经到终点返回路径长度
                //未到终点,对当前节点周围八个格子进行遍历
                for(int[] d : where){
                    int row = tar[0]+d[0];
                    int col = tar[1]+d[1];
                    if(row<0||col<0||row>=rownum||col>=colnum||grid[row][col]==1) continue;  //无意义情况排除
                    queue.add(new int[]{row,col});//进队列
                    grid[row][col]=1;//进队列的节点置为1
                }
            }
            count++;//将下一步的所有节点放进队列后,路径+1
        }
        return -1;//在到达右下角前,队列为空即无路可走,返回-1
    }
### LeetCode 被围绕的区域 (Surrounded Regions) 的 BFS 解法 在解决 **LeetCode Surrounded Regions** 问题时,广度优先搜索(BFS)是一种常见的方法。该问题的目标是将所有被 'X' 完全包围的 'O' 替换为 'X',而位于边界上的 'O' 或者通过路径连接到边界的 'O' 不会被替换。 以下是基于 BFS 方法的具体实现: #### 思路解析 为了找到那些不被替换的 'O',可以先从棋盘的四条边界出发,标记出所有与边界相连的 'O' 并将其暂时设为特殊字符(如 '#')。这些字符表示它们不会被替换。随后遍历整个棋盘,将剩余未标记的 'O' 替换为 'X',并将之前临时标记的 '#' 还原回 'O' [^1]。 #### 实现代码 下面是一个 Python 版本的 BFS 实现: ```python from collections import deque def solve(board): if not board or not board[0]: return rows, cols = len(board), len(board[0]) # 辅助函数执行 BFS 遍历 def bfs(r, c): queue = deque([(r, c)]) while queue: row, col = queue.popleft() if board[row][col] != "O": continue board[row][col] = "#" # 将当前节点标记为已访问并保留 # 处理四个方向的邻居节点 directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] for dr, dc in directions: nr, nc = row + dr, col + dc if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and board[nr][nc] == "O": queue.append((nr, nc)) # 只处理边缘位置 for r in range(rows): if board[r][0] == "O": bfs(r, 0) if board[r][cols - 1] == "O": bfs(r, cols - 1) for c in range(cols): if board[0][c] == "O": bfs(0, c) if board[rows - 1][c] == "O": bfs(rows - 1, c) # 最终更新矩阵中的值 for r in range(rows): for c in range(cols): if board[r][c] == "O": board[r][c] = "X" elif board[r][c] == "#": board[r][c] = "O" ``` 上述代码的核心逻辑如下: - 使用 `deque` 来存储待处理的坐标点。 - 对于每一个边界上的 'O',调用 BFS 函数来查找与其连通的所有 'O',并将它们标记为 '#'. - 在完成所有的 BFS 后,再次扫描整个棋盘,将剩下的 'O' 替换为 'X',同时恢复之前的 '#' 成 'O'. 这种方法的时间复杂度为 O(m * n),其中 m 和 n 是输入二维数组的高度和宽度 [^2]。 --- ###
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