【算法】岛屿数量

难度:中等

题目:

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

示例 2:

输入:grid = [
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“1”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“1”,“1”]
]
输出:3

提示:

m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 300
grid[i][j] 的值为 ‘0’ 或 ‘1’

解题思路:

解决这道题目的关键在于理解和实现深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)算法来遍历网格,标记已访问的陆地,从而计算出独立的岛屿数量。这里提供一个基于DFS的解决方案。

  1. 初始化计数器:创建一个计数器变量islandCount来记录岛屿的数量,初始值为 0。
  2. 遍历网格:遍历二维网格的每一个单元格。对于每个单元格:
  • 如果当前单元格为 ‘1’(表示陆地)且尚未访问过,执行以下操作:
    - 岛屿计数器加 1,表示发现了一个新的岛屿。
    - 调用 DFS 函数,从当前单元格开始,遍历与其相连的所有陆地,并将它们标记为已访问,防止重复计数。
  1. DFS 函数
  • 对于给定的陆地单元格,将其标记为已访问。
  • 遍历其上下左右四个相邻单元格(注意边界检查),如果相邻单元格是陆地且未访问过,递归调用 DFS 函数。
  1. 返回结果:遍历完成后,返回islandCount,即为岛屿的总数。

JavaScript 实现:

/**
 * @param {character[][]} grid
 * @return {number}
 */
var numIslands = function (grid) {
    let islandCount = 0;
    // 深度优先搜索函数
    function dfs(i, j) {
        // 检查边界和是否为陆地以及是否访问过
        if (i < 0 || j < 0 || i >= grid.length || j >= grid[0].length || grid[i][j] === '0') {
            return;
        }
        // 标记为已访问
        grid[i][j] = '0';
        // 遍历上下左右相邻单元格,并且形成递归调用
        dfs(i - 1, j); // 上   递归调用(在执行dfs(i - 1, j)中,又会遍历(i - 1,j)这个位置的上下左右,所以一直在往外扩散着)
        dfs(i + 1, j); // 下   递归调用 同上
        dfs(i, j - 1); // 左   递归调用 同上
        dfs(i, j + 1); // 右   递归调用 同上
    }
    // 遍历网格 i表示有多少行,j表示有多少列
    for (let i = 0; i < grid.length; i++) {
        for (let j = 0; j < grid[0].length; j++) {
            if (grid[i][j] === '1') {
                islandCount++; //发现新岛屿
                dfs(i, j); // 从当前陆地开始深度优先搜索
            }
        }
    }
    return islandCount;
};
// 示例
const grid = [
    ["1", "1", "0", "0", "0"],
    ["1", "1", "0", "0", "0"],
    ["0", "0", "1", "0", "0"],
    ["0", "0", "0", "1", "1"]
];
console.log(numIslands(grid)); // 输出: 3

这段代码首先定义了numIslands函数,它接收一个二维数组grid作为输入,并使用深度优先搜索策略来遍历和标记岛屿,最后返回岛屿的总数。DFS函数dfs负责从一个陆地单元格开始,递归地访问所有与之相连的陆地单元格,并将它们标记为已访问。

### 岛屿数量问题的算法题解决方案及其实现 #### 问题描述 给定一个二维网格 `grid`,其中 `'1'` 表示陆地,`'0'` 表示水域。目标是计算该网格中的岛屿数量。两个相邻的 `'1'` 如果水平或垂直相连,则认为它们属于同一个岛屿。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **深度优先搜索(DFS)** 或 **广度优先搜索(BFS)** 来解决。以下是基于 DFS 的实现方法: 1. 使用一个辅助布尔型二维数组 `visit` 记录已访问过的节点位置。 2. 遍历整个网格,当遇到未被访问且值为 `'1'` 的单元格时,启动一次 DFS 搜索。 3. 在每次 DFS 中,标记当前节点及其所有连接的邻居节点为已访问状态。 4. 统计触发 DFS 的次数即为岛屿数量。 这种方法的时间复杂度为 O(m×n),其中 m 和 n 分别表示网格的高度和宽度[^1]。 --- #### 完整代码实现 下面是完整的 Go 语言实现代码: ```go package main import ( "fmt" ) // 主函数用于调用 numIslands 函数并打印结果 func main() { grid := [][]byte{ {'1', '1', '0', '0', '0'}, {'1', '1', '0', '0', '0'}, {'0', '0', '1', '0', '0'}, {'0', '0', '0', '1', '1'}, } fmt.Println(numIslands(grid)) // 输出应为 3 } // numIslands 是核心逻辑函数,返回岛屿数量 func numIslands(grid [][]byte) (res int) { m, n := len(grid), len(grid[0]) // 创建指定长度的二维切片作为 visited 数组 visit := make([][]bool, m) for i := range visit { visit[i] = make([]bool, n) } // 遍历每个单元格 for i := 0; i < m; i++ { for j := 0; j < n; j++ { if grid[i][j] == '1' && !visit[i][j] { DFS(grid, &visit, i, j) // 启动 DFS 并增加岛屿计数器 res++ } } } return res } // DFS 进行深度优先搜索 func DFS(grid [][]byte, visit *[][]bool, x, y int) { (*visit)[x][y] = true // 将当前位置标记为已访问 // 判断上方 if x-1 >= 0 && !(*visit)[x-1][y] && grid[x-1][y] == '1' { DFS(grid, visit, x-1, y) } // 判断右侧 if y+1 < len(grid[0]) && !(*visit)[x][y+1] && grid[x][y+1] == '1' { DFS(grid, visit, x, y+1) } // 判断下方 if x+1 < len(grid) && !(*visit)[x+1][y] && grid[x+1][y] == '1' { DFS(grid, visit, x+1, y) } // 判断左侧 if y-1 >= 0 && !(*visit)[x][y-1] && grid[x][y-1] == '1' { DFS(grid, visit, x, y-1) } } ``` 上述代码实现了通过 DFS 方法统计岛屿数量的功能,并提供了一个测试样例验证其正确性[^4]。 --- #### 关键点解析 1. **初始化访问记录数组** 构建与输入网格大小相同的布尔数组 `visit`,用来跟踪哪些单元格已经被处理过,从而避免重复访问同一块土地[^1]。 2. **边界条件检查** 在执行 DFS 调用前需确认索引不会越界以及目标单元格尚未被访问过,这是防止程序崩溃的关键部分[^2]。 3. **递归终止条件** 当某个方向上的邻近单元格不符合继续探索的要求时(比如超出范围或者已经是海水),则停止对该路径进一步深入探查[^4]。 --- 问题
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