[Leetcode][第733题][JAVA][图像渲染][BFS][DFS]

【问题描述】[简单]

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【解答思路】

千万不要想复杂了不是三维空间是一维空间！
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本题要求将给定的二维数组中指定的「色块」染成另一种颜色。「色块」的定义是：直接或间接相邻的同色方格构成的整体。

可以发现，「色块」就是被不同颜色的方格包围的一个同色岛屿。我们从色块中任意一个地方开始，利用广度优先搜索或深度优先搜索即可遍历整个岛屿。

注意：当目标颜色和初始颜色相同时，我们无需对原数组进行修改。

1. 广度优先搜索

我们从给定的起点开始，进行广度优先搜索。每次搜索到一个方格时，如果其与初始位置的方格颜色相同，就将该方格加入队列，并将该方格的颜色更新，以防止重复入队。

注意：因为初始位置的颜色会被修改，所以我们需要保存初始位置的颜色，以便于之后的更新操作。

时间复杂度：O(NM) 空间复杂度：O(NM)
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class Solution {int[] dx = {1, 0, 0, -1};int[] dy = {0, 1, -1, 0};public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {int currColor = image[sr][sc];if (currColor == newColor) {return image;}int n = image.length, m = image[0].length;Queue<int[]> queue = new LinkedList<int[]>();queue.offer(new int[]{sr, sc});image[sr][sc] = newColor;while (!queue.isEmpty()) {int[] cell = queue.poll();int x = cell[0], y = cell[1];for (int i = 0; i < 4; i++) {int mx = x + dx[i], my = y + dy[i];if (mx >= 0 && mx < n && my >= 0 && my < m && image[mx][my] == currColor) {queue.offer(new int[]{mx, my});image[mx][my] = newColor;}}}return image;}
}

2. 深度优先搜索

我们从给定的起点开始，进行深度优先搜索。每次搜索到一个方格时，如果其与初始位置的方格颜色相同，就将该方格的颜色更新，以防止重复搜索；如果不相同，则进行回溯。

注意：因为初始位置的颜色会被修改，所以我们需要保存初始位置的颜色，以便于之后的更新操作

时间复杂度：O(NM) 空间复杂度：O(NM)
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class Solution {int[] dx = {1, 0, 0, -1};int[] dy = {0, 1, -1, 0};public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {int currColor = image[sr][sc];if (currColor != newColor) {dfs(image, sr, sc, currColor, newColor);}return image;}public void dfs(int[][] image, int x, int y, int color, int newColor) {if (image[x][y] == color) {image[x][y] = newColor;for (int i = 0; i < 4; i++) {int mx = x + dx[i], my = y + dy[i];if (mx >= 0 && mx < image.length && my >= 0 && my < image[0].length) {dfs(image, mx, my, color, newColor);}}}}
}

【总结】

1. 遍历方向

 int[] dx = {1, 0, 0, -1};int[] dy = {0, 1, -1, 0};for (int i = 0; i < 4; i++) {int mx = x + dx[i], my = y + dy[i];}

2.边界条件

 if (mx >= 0 && mx < n && my >= 0 && my < m && image[mx][my] == currColor) boolean inArea(int[][] image, int x, int y) {return x >= 0 && x < image.length&& y >= 0 && y < image[0].length;
}