并查集应用-leetcode200岛屿数量

最新推荐文章于 2023-06-23 23:21:29 发布

weixin_39137699

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分类专栏：算法并查集应用

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并查集应用

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本文介绍了一种使用并查集数据结构解决二维网格中岛屿数量计算问题的方法。通过路径压缩和按秩合并策略，有效地实现了岛屿的并集操作，从而快速准确地计算出由1（陆地）和0（水域）构成的网格中岛屿的总数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给定一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，计算岛屿的数量。一个岛被水包围，并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的。你可以假设网格的四个边均被水包围。

示例 1:

输入:
11110
11010
11000
00000

输出: 1
示例 2:

输入:
11000
11000
00100
00011

输出: 3

思路：并查集

class Solution {

    // 并查集
    class UnionFind{

        int[] parent;
        int[] rank;
        int count;
        public UnionFind(char[][] grid) {
            this.count = 0;
            int m = grid.length;
            int n = grid[0].length;

            parent = new int[m*n];
            rank = new int[m*n];
            for (int i = 0;i < m;i++) {
                for (int j = 0;j < n;j++) {
                    if (grid[i][j] == '1') {
                        parent[i*n + j] = i*n+j;
                        count++;
                    }
                    rank[i * n + j] = 0;
                }
            }
        }

        public int find(int p) {
            //路劲压缩算法,不处理rank
            while (p != parent[p]) {
                parent[p] = parent[parent[p]];
                p = parent[p];
            }                                                                                                                                                       
            return p;
        }

        public void union(int p,int q) {
            int proot = find(p);
            int qroot = find(q);
            
            if (proot == qroot)
                return;
            if (rank[proot] < rank[qroot]) {
                parent[proot] = qroot;
            } else if (rank[proot] > rank[qroot]) {
                parent[qroot] = proot;
            } else {
                parent[qroot] = proot;
                rank[proot] += 1;
            }
            --count;
        }

        public int getCount() {
            return this.count;
        }

    }

    public int numIslands(char[][] grid) {
        if (grid == null || grid.length == 0 ) {
            return 0;
        }

        int nr = grid.length;
        int nc = grid[0].length;
        int numIs = 0;
        UnionFind uf = new UnionFind(grid);

        for (int i = 0; i < nr;i++) {
            for (int j = 0;j < nc;j++) {
              if (grid[i][j] == '1') {
                  grid[i][j] = '0';
                 // 处理当前元素的下方元素
                  if (i + 1 < nr && grid[i+1][j] == '1')
                    uf.union(i*nc + j,(i+1)*nc + j);
                 // 处理右边
                  if (j + 1 < nc && grid[i][j+1] == '1')
                    uf.union(i*nc + j,i*nc + (j+1));              
              }
            }
        }

        return uf.getCount();
    }
}