【算法与数据结构】1020、130、LeetCode飞地的数量 被围绕的区域

news2024/11/18 6:35:42

文章目录

  • 一、1020、飞地的数量
  • 二、130、被围绕的区域
  • 三、完整代码

所有的LeetCode题解索引，可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。

一、1020、飞地的数量

在这里插入图片描述
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  思路分析：博主认为题目很抽象，非常难理解。想了好久，要理解题目什么意思，必须理解“移动”这个概念。“移动”是指陆地可以移动，移动到连接的陆地单元或者跨过边界。例如示例1中的(1, 0)这块陆地可以移出边界，示例2中(2, 2)这块陆地，可以按照 ( 1 , 2 ) − > ( 0 , 2 ) − > ( 0 , 1 ) − > 边界外 (1, 2)->(0, 2)->(0, 1)->边界外 (1,2)−>(0,2)−>(0,1)−>边界外 的顺序离开网格边界。其他的陆地也类似，连接的陆地都可以移出边界。另一方面，从题目来理解更简单，要求飞地的数量。所谓飞地就是不和边界挨着的陆地，这也和任意次数“移动”出网格边界的定义一致。

  飞地的数量我们一眼就能看出，不和边界挨着的就是飞地。反过来想，我们顺着边界找到所有连接的陆地，讲这些陆地全部删除，剩下的就都是飞地，然后统计数量即可。程序当中，删除的这一操作不必实际进行，我们将其标记为已遍历，只要坐标是陆地且没有被遍历过就是飞地。

  程序如下：

// 1020、飞地的数量-深度优先搜索
class Solution {
private:
	int Area = 0;
	vector<vector<int>> delta_x_y = { {0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0} };	// 上下左右四个方向的偏移量
	void dfs(vector<vector<int>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y) {	// 1、递归输入参数
		// 2、终止条件 访问过或者遇到海水，又或者越界
		if (x < 0 || x >= grid.size() || y < 0 || y >= grid[0].size() || visited[x][y] || grid[x][y] == 0) return;  // 越界了，直接跳过
		visited[x][y] = true;
		//grid[x][y] = 0;		// 可以省略
		// 3、单层递归逻辑
		for (int i = 0; i < 4; i++) {
			int nextx = x + delta_x_y[i][0];
			int nexty = y + delta_x_y[i][1];			 
			dfs(grid, visited, nextx, nexty);
		}
	}
public:
    int numEnclaves(vector<vector<int>>& grid) {
		vector<vector<bool>> visited = vector<vector<bool>>(grid.size(), vector<bool>(grid[0].size(), false));	// 遍历过的坐标
		// 遍历最外面的一圈
		for (int i = 0; i < grid.size(); i++) {		// 遍历两列
			dfs(grid, visited, i, 0);
			dfs(grid, visited, i, grid[0].size() - 1);
		}
		for (int j = 1; j < grid[0].size() - 1; j++) {	// 遍历两行
			dfs(grid, visited, 0, j);
			dfs(grid, visited, grid.size() - 1, j);
		}

		for (int i = 1; i < grid.size() - 1; i++) {	// 遍历行
			for (int j = 1; j < grid[0].size() - 1; j++) {	// 遍历列
				if (grid[i][j] == 1 && !visited[i][j]) Area++;	// 深度优先搜索，将连接的陆地都标记上true
			}
		}
		return Area;
    }
};

复杂度分析：

  • 时间复杂度： O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n)，其中 m m m和 n n n分别是岛屿数组的行数和列数。
  • 空间复杂度： O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n)，主要是栈的调用，最坏情况下，网格全是陆地，深度优先搜索的深度达到 m × n m \times n m×n。

二、130、被围绕的区域

在这里插入图片描述
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  思路分析：本题需要求将飞地改成‘X’。那么一个思路就是沿着网格边界搜索一遍，找到所有的‘O’并标记，表示这些‘O’不是飞地。然后，再将网格数组中的所有未标记过的‘O’改成‘X’即可。按照这样的思路需要一个额外的visited数组来标记‘O’，造成额外开销。实际上我们只需要区别标记过的‘O’（挨着边界的陆地）和未标记的‘O’（飞地），将标记过的‘O’改成其他字符即可（例如‘A’或者‘B’或者其他任意一个字符）。

  程序当中，先沿着边界遍历挨着边界的陆地，都改成‘A’。然后遍历边界以外的网格点，碰见‘O’就必然是飞地，将其改成‘X’。最后再将‘A’变回‘O’。

  程序如下：

// 130、被围绕的区域-深度优先搜索
class Solution2 {
private:
	vector<vector<int>> delta_x_y = { {0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0} };	// 上下左右四个方向的偏移量
	void dfs(vector<vector<char>>& board, int x, int y) {	// 1、递归输入参数
		// 2、终止条件 遇到海水或者越界,遇到遍历过的陆地
		if (x < 0 || x >= board.size() || y < 0 || y >= board[0].size() || board[x][y] == 'X' || board[x][y] == 'A') return;
		board[x][y] = 'A';
		// 3、单层递归逻辑
		for (int i = 0; i < 4; i++) {
			int nextx = x + delta_x_y[i][0];
			int nexty = y + delta_x_y[i][1];
			dfs(board, nextx, nexty);
		}
	}
public:
	void solve(vector<vector<char>>& board) {
		vector<vector<bool>> visited = vector<vector<bool>>(board.size(), vector<bool>(board[0].size(), false));	// 遍历过的坐标
		// 遍历最外面的一圈，找到挨着边界的陆地
		for (int i = 0; i < board.size(); i++) {		// 遍历外圈的两列
			if (board[i][0] == 'O') dfs(board, i, 0);
			if (board[i][board[0].size() - 1] == 'O') dfs(board, i, board[0].size() - 1);
		}
		for (int j = 1; j < board[0].size() - 1; j++) {	// 遍历外圈的两行
			if (board[0][j] == 'O') dfs(board, 0, j);
			if (board[board.size() - 1][j] == 'O') dfs(board, board.size() - 1, j);
		}
		// 遍历除边界以外的格点
		for (int i = 0; i < board.size(); i++) {	// 遍历行
			for (int j = 0; j < board[0].size(); j++) {	// 遍历列
				if (board[i][j] == 'O') board[i][j] = 'X';	// 删除飞地
 				if (board[i][j] == 'A') board[i][j] = 'O';	// 还原'O'
			}
		}
	}
};

复杂度分析：

  • 时间复杂度： O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n)，其中 m m m和 n n n分别是网格数组的行数和列数。
  • 空间复杂度： O ( m × n ) O(m \times n) O(m×n)，主要是栈的调用。最坏情况下，网格全是‘O’，深度优先搜索的深度达到 m × n m \times n m×n。

三、完整代码

# include <iostream>
# include <vector>
# include <string>
using namespace std;

// 1020、飞地的数量-深度优先搜索
class Solution {
private:
	int Area = 0;
	vector<vector<int>> delta_x_y = { {0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0} };	// 上下左右四个方向的偏移量
	void dfs(vector<vector<int>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y) {	// 1、递归输入参数
		// 2、终止条件 访问过或者遇到海水，又或者越界
		if (x < 0 || x >= grid.size() || y < 0 || y >= grid[0].size() || visited[x][y] || grid[x][y] == 0) return;  // 越界了，直接跳过
		visited[x][y] = true;
		//grid[x][y] = 0;		// 可以省略
		// 3、单层递归逻辑
		for (int i = 0; i < 4; i++) {
			int nextx = x + delta_x_y[i][0];
			int nexty = y + delta_x_y[i][1];			 
			dfs(grid, visited, nextx, nexty);
		}
	}
public:
    int numEnclaves(vector<vector<int>>& grid) {
		vector<vector<bool>> visited = vector<vector<bool>>(grid.size(), vector<bool>(grid[0].size(), false));	// 遍历过的坐标
		// 遍历最外面的一圈
		for (int i = 0; i < grid.size(); i++) {		// 遍历外圈的两列
			dfs(grid, visited, i, 0);
			dfs(grid, visited, i, grid[0].size() - 1);
		}
		for (int j = 1; j < grid[0].size() - 1; j++) {	// 遍历外圈的两行
			dfs(grid, visited, 0, j);
			dfs(grid, visited, grid.size() - 1, j);
		}

		for (int i = 1; i < grid.size() - 1; i++) {	// 遍历行
			for (int j = 1; j < grid[0].size() - 1; j++) {	// 遍历列
				if (grid[i][j] == 1 && !visited[i][j]) Area++;	// 深度优先搜索，将连接的陆地都标记上true
			}
		}
		return Area;
    }
};

// 130、被围绕的区域-深度优先搜索
class Solution2 {
private:
	vector<vector<int>> delta_x_y = { {0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0} };	// 上下左右四个方向的偏移量
	void dfs(vector<vector<char>>& board, int x, int y) {	// 1、递归输入参数
		// 2、终止条件 遇到海水或者越界,遇到遍历过的陆地
		if (x < 0 || x >= board.size() || y < 0 || y >= board[0].size() || board[x][y] == 'X' || board[x][y] == 'A') return;
		board[x][y] = 'A';
		// 3、单层递归逻辑
		for (int i = 0; i < 4; i++) {
			int nextx = x + delta_x_y[i][0];
			int nexty = y + delta_x_y[i][1];
			dfs(board, nextx, nexty);
		}
	}
public:
	void solve(vector<vector<char>>& board) {
		vector<vector<bool>> visited = vector<vector<bool>>(board.size(), vector<bool>(board[0].size(), false));	// 遍历过的坐标
		// 遍历最外面的一圈，找到挨着边界的陆地
		for (int i = 0; i < board.size(); i++) {		// 遍历外圈的两列
			if (board[i][0] == 'O') dfs(board, i, 0);
			if (board[i][board[0].size() - 1] == 'O') dfs(board, i, board[0].size() - 1);
		}
		for (int j = 1; j < board[0].size() - 1; j++) {	// 遍历外圈的两行
			if (board[0][j] == 'O') dfs(board, 0, j);
			if (board[board.size() - 1][j] == 'O') dfs(board, board.size() - 1, j);
		}
		// 遍历除边界以外的格点
		for (int i = 0; i < board.size(); i++) {	// 遍历行
			for (int j = 0; j < board[0].size(); j++) {	// 遍历列
				if (board[i][j] == 'O') board[i][j] = 'X';	// 删除飞地
 				if (board[i][j] == 'A') board[i][j] = 'O';	// 还原'O'
			}
		}
	}
};

void my_print(vector<vector<char>> board, string message) {
	cout << message << endl;
	for (vector<vector<char>>::iterator it = board.begin(); it != board.end(); it++) {
		for (vector<char>::iterator jt = (*it).begin(); jt != (*it).end(); jt++) {
			cout << *jt << " ";
		}
		cout << endl;
	}
}

int main() {
	// // 1020、飞地的数量-深度优先搜索-测试案例
    //vector<vector<int>> grid = { {0, 0, 0, 0}, { 1, 0, 1, 0 }, { 0, 1, 1, 0 }, { 0, 0, 0, 0 } };
    //Solution s1;
    //int result = s1.numEnclaves(grid);
    //cout << result << endl;

	// 130、被围绕的区域-深度优先搜索-测试案例
	vector<vector<char>> board = { {'X', 'X', 'X', 'X'}, {'X', 'O', 'O', 'X'}, {'X', 'X', 'O', 'X'}, {'X', 'O', 'X', 'X'} };
	my_print(board, "替换前：");
	Solution2 s1;
	s1.solve(board);
	my_print(board, "替换后：");
    system("pause");
    return 0;
}

end

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