leetcode200.岛屿数量(中等)

本文对比了三种常见的二维网格中岛屿计数方法:BFS(宽度优先搜索)的时间复杂度为O(m*n),DFS(深度优先搜索)同样为O(m*n),而并查集通过连接相同区域的格子实现,效率提升至O(m*n)。作者提供了C++代码实例,详细讲解了每种方法的实现和优劣。

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思路1: bfs 时间复杂度O(m*n)

class Solution {
public:
    int xy[4][2] = {0, 1, 0, -1, 1, 0, -1, 0};
    int flag[305][305];
    void bfs(vector<vector<char>>& grid, int x, int y) {
        int n = grid.size(), m = grid[0].size();
        queue<pair<int, int>> q;
        q.push({x, y});
        flag[x][y] = true;  
        while (!q.empty()) {
            auto frt = q.front();
            q.pop();
            for (int i = 0; i < 4; ++i) {
                int xx = frt.first + xy[i][0];
                int yy = frt.second + xy[i][1];
                if (xx < 0 || xx > n - 1 || yy < 0 || yy > m - 1) continue;
                if (grid[xx][yy] == '1' && !flag[xx][yy]) {
                    q.push({xx, yy});
                    flag[xx][yy] = true;
                }
            } 
        }
    }
    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
        int n = grid.size(), m = grid[0].size(), ans = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            for (int j = 0; j < m; ++j) {
                if (grid[i][j] == '1' && !flag[i][j]) {
                    ans++;
                    bfs(grid, i, j);
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

思路2: dfs 时间复杂度O(m*n)

void dfs(vector<vector<char>>& grid, int x, int y) {
	int n = grid.size(), m = grid[0].size();
	flag[x][y] = 1;
	for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        int xx = x + xy[i][0];
        int yy = y + xy[i][1];
        if (xx < 0 || xx > n - 1 || yy < 0 || yy > m - 1) continue;
        if (grid[xx][yy] == '1' && !flag[xx][yy]) {
            dfs(grid, xx, yy);
        }
    }
}

思路3: 并查集 时间复杂度O(m*n)

class Solution {
public:
    vector<int> father;
    void unite (int u, int v) {
        int fau = findfather(u);
        int fav = findfather(v);
        if (fau != fav) father[fau] = fav;
    }
    int findfather(int m) {
        if (father[m] == m) return m;
        return father[m] = findfather(father[m]);
    }
    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
        int n = grid.size(), m = grid[0].size(), ans = 0;
        father.resize(m * n);
        for (int i = 0; i < m * n; ++i) {
            father[i] = i;
        }
        auto getindex = [&](int x, int y) {
            return x * m + y;
        };
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            for (int j = 0; j < m; ++j) {
                if (grid[i][j] == '1') {
                    if (i - 1 >= 0 && grid[i - 1][j] == '1') 
                        unite(getindex(i - 1, j), getindex(i, j));
                    if (j - 1 >= 0 && grid[i][j -  1] == '1') 
                        unite(getindex(i, j - 1), getindex(i, j));
                }
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            for (int j = 0; j < m; ++j) {
                if (grid[i][j] == '1' && father[getindex(i, j)] == getindex(i, j)) {
                    ans++;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f1ead55c4354 以下标题“H5页面模板源码,很不错的例子”暗示了我们讨论的主题是关于HTML5页面模板的源代码。HTML5是现代网页开发的核心技术,它提供了丰富的功能和元素,让开发者能够构建出更具交互性、动态性和响应式的网页。“很不错的例子”表明这些源码不仅具有实用性,还具备一定的教学意义,既可以作为项目开发的直接素材,也能供学习参考。 在描述“H5页面模板源码,非常酷炫的HTML5模板,可以直接使用,也可以参考学习”中,“非常酷炫”意味着这些模板可能融合了诸多高级特性,例如动画效果、媒体元素的运用以及响应式设计等,这些都是HTML5技术的优势所在。可以直接使用表明用户无需从零开始编写代码,能迅速搭建出吸引人的网页。同时,这些模板也适合学习,用户通过查看源代码可以了解特定设计和功能的实现方式,从而提升自身的HTML5开发能力。 标签“H5 手机网页 H5源代码 手机html”进一步明确了主题。“H5”是HTML5的简称,“手机网页”和“手机html”则强调这些模板是针对移动设备优化的。在如今移动优先的时代,适应各种屏幕尺寸和触摸操作的网页设计极为重要。这表明这些源码很可能是响应式的,能够根据设备自动调整布局,以适配手机、平板电脑等多种设备。 从“压缩包文件的文件名称列表”来看,虽然无法直接从文件名得知具体源码内容,但可以推测这些文件可能包含多种HTML5模板示例。“不错的样子.txt”可能是一个介绍或说明文件,对模板进行简要描述或提供使用指南。而“1-30”这样的命名方式可能意味着有30个不同的模板实例,每个模板对应一个独立文件,涵盖多种设计风格和功能,为学习和实践提供了全面的平台。 总的来说,这个资源集合为HTML5开发者或初学者提供了一套实用且酷炫的移动网页模板源代码。这些模板既可以直接应用于项目
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