LeetCode 0994.腐烂的橘子：广度优先搜索(BFS)

【LetMeFly】994.腐烂的橘子：广度优先搜索(BFS)

力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/rotting-oranges/

在给定的 m x n 网格 grid 中，每个单元格可以有以下三个值之一：

值 0 代表空单元格；
值 1 代表新鲜橘子；
值 2 代表腐烂的橘子。

每分钟，腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。

返回 直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 -1 。

示例 1：

输入：grid = [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]
输出：4

示例 2：

输入：grid = [[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]
输出：-1
解释：左下角的橘子（第 2 行， 第 0 列）永远不会腐烂，因为腐烂只会发生在 4 个方向上。

示例 3：

输入：grid = [[0,2]]
输出：0
解释：因为 0 分钟时已经没有新鲜橘子了，所以答案就是 0 。

提示：

m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 10
grid[i][j] 仅为 0、1 或 2

解题方法：BFS

首先将腐烂的橘子入队。（每个入队的橘子都被标记为0，假设坏掉消失了，反正它最多“往外感染一次”）

接着当队列非空时：

每次将队列中当前元素全部出队，并尝试向上下左右四个方向腐蚀一个橘子。

若腐蚀成功则新橘子入队（并标记为消失）

每轮腐蚀若成功则“腐蚀时间加一”，直至队列为空，判断是否还有完好的橘子。

时间复杂度 $O (mn)$
空间复杂度 $O (mn)$

不知本题数据范围为何这么小。

AC代码

C++

const int directions[4][2] = {{0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0}};class Solution {
public:int orangesRotting(vector<vector<int>>& grid) {int ans = 0;int cntNormal = 0;queue<int> q;for (int i = 0; i < grid.size(); i++) {for (int j = 0; j < grid[0].size(); j++) {if (grid[i][j] == 1) {cntNormal++;}else if (grid[i][j] == 2) {q.push(i * 10 + j);grid[i][j] = 0;}}}while (q.size()) {bool hasNew = false;for (int i = q.size(); i > 0; i--) {int x = q.front() / 10, y = q.front() % 10;q.pop();for (int d = 0; d < 4; d++) {int tx = x + directions[d][0], ty = y + directions[d][1];if (tx >= 0 && tx < grid.size() && ty >= 0 && ty < grid[0].size() && grid[tx][ty] == 1) {grid[tx][ty] = 0;q.push(tx * 10 + ty);cntNormal--;hasNew = true;}}}ans += hasNew;}return cntNormal ? -1 : ans;}
};

Python

# from typing import ListDIRECTIONS = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]class Solution:def orangesRotting(self, grid: List[List[int]]) -> int:ans = 0cntNormal = 0q = []for i in range(len(grid)):for j in range(len(grid[0])):if grid[i][j] == 1:cntNormal += 1elif grid[i][j] == 2:q.append((i, j))grid[i][j] = 0while q:hasNew = FalsenewQ = []for x, y in q:for dx, dy in DIRECTIONS:newX, newY = x + dx, y + dyif newX >= 0 and newX < len(grid) and newY >= 0 and newY < len(grid[0]) and grid[newX][newY] == 1:newQ.append((newX, newY))grid[newX][newY] = 0cntNormal -= 1hasNew = Trueq = newQans += hasNewreturn -1 if cntNormal else ans