LeetCode 542. 01 Matrix 中离最近0的距离

本文探讨了在由0和1组成的矩阵中寻找每个单元格到最近0元素的距离的算法。通过深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的方法,详细解释了如何有效地解决这个问题,并提供了一个Python实现的示例。此外,还提到了动态规划(DP)作为一种替代解决方案。

Given a matrix consists of 0 and 1, find the distance of the nearest 0 for each cell.

The distance between two adjacent cells is 1.

 

Example 1:

Input:
[[0,0,0],
 [0,1,0],
 [0,0,0]]

Output:
[[0,0,0],
 [0,1,0],
 [0,0,0]]

Example 2:

Input:
[[0,0,0],
 [0,1,0],
 [1,1,1]]

Output:
[[0,0,0],
 [0,1,0],
 [1,2,1]]

 

Note:

  1. The number of elements of the given matrix will not exceed 10,000.
  2. There are at least one 0 in the given matrix.
  3. The cells are adjacent in only four directions: up, down, left and right.

------------------------------------------------------------------------

Nice problem!!! DFS first but TLE due to dup check. Then BFS pass the problem:

import sys

class Solution:
    def updateMatrix(self, matrix: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        rows,cols = len(matrix),len(matrix[0])
        res = [[0 if matrix[i][j] == 0 else sys.maxsize for j in range(cols)] for i in range(rows)]
        vis = [(i,j) for j in range(cols) for i in range(rows) if matrix[i][j] == 0 ]
        layers = [set(vis),set()]
        c,n,dis = 0,1,0
        while (layers[c]):
            for (x,y) in layers[c]:
                for (dx,dy) in [(0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)]:
                    nx,ny = x+dx,y+dy
                    if (nx>=0 and nx<rows and ny>=0 and ny<cols and dis+1<res[nx][ny]):
                        res[nx][ny] = dis+1
                        layers[n].add((nx,ny))
            layers[c].clear()
            n,c = c,n
            dis += 1
        return res

DP is also a nice solution! From left up to right down in the first round, then from right down to left up for the 2nd round!!!

LeetCode 542题是要求实现一个算法,将一个给定的二维数组(0代表墙,1代表空地,2代表细菌)按以下规则进行更新: - 任何1都会被更新为2; - 每个1旁边的空地(与1在上下左右相邻),会按顺序变为1; - 根据更新规则,墙(0)不变。 这个问题可以用广度优先搜索(BFS)解决。我们可以从所有初始为2的细菌开始,将其周围的空地依次更新为1。我们从这些初始的细菌出发,将它们的相邻位置放入队列中,然后不断从队列中取出位置进行更新,直到队列为空。 以下是一个可能的C++解决方案: ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& matrix) { int m = matrix.size(), n = matrix[0].size(); vector<vector<int>> dirs = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}}; vector<vector<int>> ans(m, vector<int>(n, INT_MAX)); queue<pair<int, int>> q; // 初始化,将所有的细菌位置加入队列,并记录答案中的距离 for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { if (matrix[i][j] == 2) { q.push({i, j}); ans[i][j] = 0; } } } // 广度优先搜索 while (!q.empty()) { auto [x, y] = q.front(); q.pop(); for (auto& dir : dirs) { int nx = x + dir[0], ny = y + dir[1]; if (nx >= 0 && nx < m && ny >= 0 && ny < n && ans[nx][ny] > ans[x][y] + 1) { ans[nx][ny] = ans[x][y] + 1; q.push({nx, ny}); } } } return ans; } }; ``` 在这段代码中,首先创建了一个方向数组`dirs`来表示上下左右四个方向。接着,初始化一个同样大小的二维数组`ans`来存储每个位置到最近细菌的距离,并将所有的细菌位置和初始距离0加入队列中。然后执行广度优先搜索,对于队列中的每个位置,将其相邻的空地加入队列,并更新`ans`数组中相应位置的值为当前位置到最近细菌的最短距离
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