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。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands
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
通过观察样例,我们可以发现,最后的结果并不是求解陆地的数量,而是由这些陆地可以构成的岛屿数量,一开始我以为是求解陆地的数量,导致错误。后来才发现是求的是岛屿的数量。
1、找到第一个为陆地的下标
2、将这个陆地以及附近的所有陆地都置0,如何将当前陆地的所有陆地都置0呢?这时候就利用深度优先搜索,判断当前陆地的四个方向的位置是否为陆地即可。之所以需要将陆地置0,是避免下次计算岛屿的数目的时候避免重复
访问。当然也可以不置0,只是这时候需要定义一个二维数组,表示当前这个陆地已经被访问过了。
3、重复上述操作,直到整个字符数组遍历完毕。
对应的代码:(采用置0的方式)
class Solution {
int result = 0;
public int numIslands(char[][] grid) {
if(grid == null || grid.length == 0 || grid[0].length == 0)
return 0;
int row,col,i,j;
row = grid.length;
col = grid[0].length;
for(i = 0; i < row; i++){
for(j = 0; j < col; j++){
//找到第一个陆地
if(grid[i][j] == '1'){
result++;
//进入递归,将它的相邻的陆地变成水
dfs(grid,i,j,row,col);
}
}
}
return result;
}
public void dfs(char[][] grid,int x,int y,int row,int col){
if(x < 0 || x >= row || y < 0 || y >= col || grid[x][y] == '0')
return;
grid[x][y] = '0';
dfs(grid,x + 1,y,row,col);
dfs(grid,x - 1, y,row,col);
dfs(grid,x,y + 1,row,col);
dfs(grid,x,y - 1,row,col);
}
}
运行结果:
没有采用置0的方式,而是定义一个二维数组。
对应的代码:
class Solution {
int result = 0;
boolean[][] flag;
int[] move_x = new int[]{0,1,0,-1}; //移动的四个方向
int[] move_y = new int[]{1,0,-1,0};
public int numIslands(char[][] grid) {
if(grid == null || grid.length == 0 || grid[0].length == 0)
return 0;
int row,col,i,j;
row = grid.length;
col = grid[0].length;
flag = new boolean[row][col];
for(i = 0; i < row; i++){
for(j = 0; j < col; j++){
//找到第一个陆地,并且这个陆地没有被访问过
if(grid[i][j] == '1' && flag[i][j] == false){
result++;
dfs(grid,i,j,row,col);
}
}
}
return result;
}
public void dfs(char[][] grid,int x,int y,int row,int col){
flag[x][y] = true;
int a,b,i;
for(i = 0; i < 4; i++){
a = x + move_x[i];
b = y + move_y[i];
if(a < 0 || a >= row || b < 0 || b >= col || flag[a][b] == true || grid[a][b] == '0')
continue;
dfs(grid,a,b,row,col); //访问x,y这个陆地相连的陆地,然后将它标记已经访问过了,这样下次遍历到这个下标的时候,不会再进行深度优先遍历
}
}
}
运行结果: