LeetCode 2658. 渔夫的最大收益 - DFS

题目描述

给定一个 m x n 的二维网格 grid,其中:

  • grid[r][c] = 0 表示陆地;

  • grid[r][c] > 0 表示水域,且包含 grid[r][c] 条鱼。

渔夫可以从任意水域出发,执行以下操作任意次:

  1. 捕捞当前格子所有鱼;

  2. 移动到相邻水域格子。

求渔夫最多能捕捞多少条鱼。若没有水域,返回 0

示例 1:

输入:grid = [[0,2,1,0],[4,0,0,3],[1,0,0,4],[0,3,2,0]]
输出:7
解释:渔夫从 (1,3) 出发捕捞 3 条鱼,移动到 (2,3) 捕捞 4 条鱼,总数为 7。

示例 2:

输入:grid = [[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,1]]
输出:1
解释:渔夫只能从 (0,0) 或 (3,3) 捕捞 1 条鱼。

解题思路

核心思想

深度优先搜索(DFS) 用于遍历所有连通的水域区域,计算每个区域的鱼总量。最终取所有连通区域的最大值。

关键步骤
  1. 遍历网格:逐个访问每个单元格。

  2. 发现水域起点:当遇到 grid[r][c] > 0 时,启动 DFS。

  3. DFS 统计鱼量:累加当前水域的鱼数,标记为已访问(置 0),递归处理相邻水域。

  4. 更新最大值:每次完成一个连通区域的遍历后,更新全局最大值。


代码解析

cpp

class Solution {
public:
    void dfs(vector<vector<int>>& grid, int row, int col, int& _ans) {
        // 边界检查或遇到陆地/已访问水域
        if (row < 0 || row >= grid.size() || col < 0 || col >= grid[0].size() 
            || grid[row][col] == 0) {
            return;
        }
        // 累加当前水域的鱼数,并标记为已访问
        _ans += grid[row][col];
        grid[row][col] = 0;
        // 递归处理四个方向
        dfs(grid, row - 1, col, _ans); // 上
        dfs(grid, row + 1, col, _ans); // 下
        dfs(grid, row, col - 1, _ans); // 左
        dfs(grid, row, col + 1, _ans); // 右
    }

    int findMaxFish(vector<vector<int>>& grid) {
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < grid.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < grid[0].size(); j++) {
                int _ans = 0;
                if (grid[i][j] != 0) {
                    dfs(grid, i, j, _ans); // 计算当前连通区域的鱼总量
                }
                ans = max(ans, _ans); // 更新全局最大值
            }
        }
        return ans;
    }
};

分步详解

1. 遍历网格

通过双重循环遍历每个单元格:

cpp

for (int i = 0; i < grid.size(); i++) {
    for (int j = 0; j < grid[0].size(); j++) {
        // 处理每个单元格
    }
}
2. 发现水域起点

当遇到 grid[i][j] > 0 时,表示找到一个未被访问的水域起点:

cpp

if (grid[i][j] != 0) {
    dfs(grid, i, j, _ans);
}
3. DFS 统计鱼量

DFS 的作用是遍历连通水域,累加鱼数并标记已访问:

cpp

void dfs(vector<vector<int>>& grid, int row, int col, int& _ans) {
    if (越界或当前格子为陆地/已访问) return;
    _ans += grid[row][col]; // 累加鱼数
    grid[row][col] = 0;     // 标记为已访问
    // 递归四个方向
    dfs(上), dfs(下), dfs(左), dfs(右);
}
4. 递归过程图示

以示例 1 的输入为例,初始网格如下:

0 2 1 0
4 0 0 3
1 0 0 4
0 3 2 0
  • 步骤1:遍历到 (1,3),发现 3,启动 DFS。

    • 累加 3,标记 (1,3) 为 0

    • 递归处理四个方向:

      • (2,3) 是 4,进入 DFS。

        • 累加 4,标记 (2,3) 为 0

        • 递归后无其他连通水域,返回。

      • 其他方向无有效水域。

  • 结果:当前连通区域总和为 3+4=7,全局最大值更新为 7


复杂度分析

  • 时间复杂度:O(m×n),每个单元格最多被访问一次。

  • 空间复杂度:O(m×n),递归调用栈的最大深度(全为水域时)。


难点解析

1. 为什么要将访问过的水域置 0?

防止重复遍历同一个区域。例如,若从 (1,3) 出发后不置 0,后续遍历到 (2,3) 时会重复计算。

2. 为什么 DFS 不需要回溯?

本题目标是统计连通区域的总鱼量,而非寻找路径。置 0 是永久标记,无需恢复状态。

3. 如何处理多个连通区域?

每次遇到未访问的水域(grid[i][j] > 0)时,启动一次新的 DFS,计算该区域的独立总和。

总结

DFS 在连通区域问题中表现出色,通过递归或栈实现相邻节点的遍历。本题关键点:

  1. 累加与标记:在 DFS 中累加鱼数并标记已访问。

  2. 方向处理:覆盖上下左右四个方向。

  3. 全局最大值:遍历所有可能的连通区域,记录最大值。

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