Leetcode刷题详解——岛屿数量

news2024/11/25 0:39:59

1. 题目链接:200. 岛屿数量

2. 题目描述:

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''1'

3. 算法思路:

  1. 初始化一个与输入网格大小相同的二维布尔数组 vis,用于记录每个位置是否已经被访问过。初始时,所有位置都未被访问过,所以 vis 中的所有元素都为 false
  2. 获取输入网格的行数 m 和列数 n
  3. 定义一个整数变量 ret,用于记录岛屿的数量。初始值为 0。
  4. 使用两层嵌套循环遍历整个网格。对于每个位置 (i, j),执行以下操作:
    • 如果该位置未被访问过且其值为 ‘1’(表示陆地),则将 ret 的值加一,并调用 dfs 函数进行深度优先搜索。
  5. dfs 函数中,将当前位置标记为已访问(即将 vis[i][j] 设置为 true)。
  6. 使用四个方向的偏移量 dxdy,分别表示上、下、左、右四个方向。对于每个方向,计算新的坐标 (x, y),并检查其是否在网格范围内且未被访问过且值为 ‘1’。如果满足条件,则递归调用 dfs 函数继续搜索相邻的陆地。
  7. 当所有位置都被访问过后,返回岛屿的数量 ret

请添加图片描述

4. C++算法代码:

class Solution {
    vector<vector<bool>> vis; // 用于记录访问过的岛屿位置
    int m, n; // 网格的行数和列数
public:
    // 计算岛屿的数量
    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
        m = grid.size(), n = grid[0].size();
        vis = vector<vector<bool>>(m, vector<bool>(n));
        int ret = 0;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (!vis[i][j] && grid[i][j] == '1') { // 如果当前位置未被访问过且为陆地
                    ret++; // 岛屿数量加一
                    dfs(grid, i, j); // 进行深度优先搜索
                }
            }
        }
        return ret;
    }
    int dx[4] = {0, 0, 1, -1}; // x轴方向的偏移量
    int dy[4] = {1, -1, 0, 0}; // y轴方向的偏移量
    // 深度优先搜索函数
    void dfs(vector<vector<char>>& grid, int i, int j) {
        vis[i][j] = true; // 标记当前位置已访问
        for (int k = 0; k < 4; k++) {
            int x = i + dx[k], y = j + dy[k]; // 计算相邻位置的坐标
            if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && grid[x][y] == '1') { // 如果相邻位置在网格内且未被访问过且为陆地
                dfs(grid, x, y); // 继续进行深度优先搜索
            }
        }
    }
};

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