Leetcode 200. 岛屿数量

本文介绍了一个基于深度优先搜索(DFS)算法解决的岛屿数量计算问题。通过遍历二维网格,使用递归方法标记相连的陆地,有效计算出独立岛屿的数量。

题目描述
给你一个由 ‘1’(陆地)和 ‘0’(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。

岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。

此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。

示例 1:

输入:grid = [
[“1”,“1”,“1”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“0”,“0”]
]
输出:1

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands
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C++

class Solution {
public:
  /*
  思路:遍历岛这个二维数组,如果当前数为1,则进a入感染函数并将岛个数+1
    感染函数:其实就是一个递归标注的过程,它会将所有相连的1都标注成2。为什么要标注?这样就避免了遍历过      程中的重复计数的情况,一个岛所有的1都变成了2后,遍历的时候就不会重复遍历了
  
  */
    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
        //深度优先遍历
        int land_number=0; 
        for(int i=0;i<grid.size();i++)
            for(int j=0;j<grid[0].size();j++){
                if(grid[i][j]=='1'){
                    dfs(grid,i,j);
                    land_number++; 
                }
            }

        return land_number;
    }
    void dfs(vector<vector<char>> &grid,int i, int j){
        if(i<0||i>=grid.size()||j<0|| j>=grid[0].size()||grid[i][j]=='0'){
            return ;
        }
        grid[i][j]='0';  //避免重复计算,陷入循环
        dfs(grid,i-1,j); //上
        dfs(grid,i+1,j);//下
        dfs(grid,i,j-1); //左
        dfs(grid,i,j+1);  //右
    }
};
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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