695. 岛屿的最大面积
- 1. 题目描述
- 2.详细题解
- 3.代码实现
- 3.1 Python
- 3.2 Java
1. 题目描述
题目中转:695. 岛屿的最大面积
2.详细题解
该题是典型的深度优先搜索题,深度优先搜索的基本思想是:从某个节点出发,尽可能深地搜索图的分支,直到达到叶子节点或图中所有可达的节点都被访问过。当节点v的所在边都已被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这个过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
深度优先搜索可以通过递归或栈(非递归)两种方式来实现。在刷题或者竞赛过程中,为节约时间,建议使用递归方式,但在实际工程应用中,一般使用栈的方式实现,使用栈更易理解,且更不易出现递归栈满的情况。
具体算法如下:
- Step1:初始化:矩阵的行数和列数 m , n m,n m,n,最大岛屿面积 a r e a area area,为便于遍历上下左右四个方向定义的数组;
- Step2:双重循环依次遍历矩阵中的每一个元素: 行列索引分别为 i , j 行列索引分别为i,j 行列索引分别为i,j;
- Step3:如果元素值为 1 1 1;
- ( i , j ) (i,j) (i,j)处元素改为0,压入栈,初始岛屿面积为1;
- 单层循环,循环条件为堆栈不为空;依次判断上下左右四个位置的元素,值为 1 1 1的将索引压入栈,岛屿面积增加1;
- Step4:保留最大岛屿面积;
- Step5:返回岛屿面积。
3.代码实现
3.1 Python
class Solution:
def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:
directions = [0, 1, 0, -1, 0]
m, n = len(grid), len(grid[0])
area = 0
for i in range(0, m):
for j in range(0, n):
if grid[i][j] == 1:
cur_area = 1
grid[i][j] = 0
stack = [(i, j)]
while len(stack) > 0:
r, c = stack.pop()
for k in range(4):
x = r + directions[k]
y = c + directions[k+1]
if 0 <= x < m and 0 <= y < n and grid[x][y] == 1:
cur_area += 1
grid[x][y] = 0
stack.append((x, y))
area = max(area, cur_area)
return area
3.2 Java
class Solution {
public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
int area = 0;
int m = grid.length;
int n = grid[0].length;
int[] directions = {0, 1, 0, -1, 0};
for (int i=0; i<m; i++){
for (int j=0; j<n; j++){
if (grid[i][j] == 1){
int curArea = 1;
grid[i][j] = 0;
Stack<int[]> stack = new Stack<>();
stack.push(new int[]{i, j});
while (!stack.isEmpty()){
int[] curr = stack.pop();
int r = curr[0];
int c = curr[1];
for (int k=0; k < 4; k++){
int x = r + directions[k];
int y = c + directions[k+1];
if (x >=0 && x < m && y >=0 && y<n && grid[x][y] == 1){
++curArea;
grid[x][y] = 0;
stack.push(new int[]{x, y});
}
}
}
area = Math.max(area, curArea);
}
}
}
return area;
}
}
执行用时不必过于纠结,对比可以发现,对于python和java完全相同的编写,java的时间一般是优于python的;至于编写的代码的执行用时击败多少对手,执行用时和网络环境、当前提交代码人数等均有关系,可以尝试完全相同的代码多次执行用时也不是完全相同,只要确保自己代码的算法时间复杂度满足相应要求即可,也可以通过点击分布图查看其它coder的code。