力扣hot---岛屿数量

思路dfs:

首先通过两层for循环遍历每一个点,如果这个点为0或者2(这个2是什么呢?是在遍历该点以及该点连成的这一片区域中,因为通过深度优先搜索,遍历该点就等于遍历这一片区域,遍历这篇区域中的点的同时,将这些元素标记为2,即代表这篇区域已经遍历过),那么遍历下一个点。遇到一个新的区域则cnt++。

那么怎么进行深度搜索呢?即如果该点=1,那么将该点的上方、下方、左方、右方送入dfs。

dfs代码:

C++:

class Solution {
public:int p_m[4]={-1,1,0,0};int p_n[4]={0,0,-1,1};void dfs(vector<vector<char>>& grid,int i,int j,int m,int n){for(int k=0;k<4;k++){int x=i+p_m[k];int y=j+p_n[k];if(x>=0 && x<m && y>=0 && y<n){if(grid[x][y]=='0'||grid[x][y]=='2'){continue;}else{grid[x][y]='2';dfs(grid,x,y,m,n);}}}}int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {int m=grid.size();int n=grid[0].size();//cout<<m<<' '<<n<<endl;int cnt=0;for(int i=0;i<m;i++){for(int j=0;j<n;j++){if(grid[i][j]=='2'||grid[i][j]=='0'){continue;}else{dfs(grid,i,j,m,n);cnt++;}}}return cnt;}
};

注意:二维数组中,求行数为 

int m=grid.size();

求列数为

int n=grid[0].size();

python:

class Solution:def dfs(self,grid:List[list[str]],i:int,j:int,m:int,n:int) -> int:p_m=[-1,1,0,0]p_n=[0,0,-1,1]for k in range(4):x=i+p_m[k]y=j+p_n[k]if x>=0 and x<m and y>=0 and y<n:if grid[x][y]=='0' or grid[x][y]=='2':continueelse:grid[x][y]='2'self.dfs(grid,x,y,m,n)def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:m=len(grid)n=len(grid[0])cnt=0for i in range(m):for j in range(n):if grid[i][j]=='2' or grid[i][j]=='0':continue;else:self.dfs(grid,i,j,m,n)cnt+=1return cnt

bfs思路:

与dfs类似,遍历每个元素时,如果该元素的值为1,那么将其入队列,并且考虑其上下左右的元素,如果周围元素值为1,将其也入队列。遍历一个元素时,如果该值为1,那么代表访问了一个新的区域,则cnt++。

代码:

C++:

class Solution {
public:deque<pair<int,int>> q;int p_x[4]={-1,1,0,0};int p_y[4]={0,0,1,-1};int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {int cnt=0;int m=grid.size();int n=grid[0].size();for(int i=0;i<m;i++){for(int j=0;j<n;j++){if(grid[i][j]=='0'||grid[i][j]=='2'){continue;}else{cnt++;}q.push_back({i,j});while(!q.empty()){pair<int,int> temp=q.front();q.pop_front();int temp_x=temp.first;int temp_y=temp.second;if(grid[temp_x][temp_y]=='0'||grid[temp_x][temp_y]=='2'){continue;}else{grid[temp_x][temp_y]='2';for(int k=0;k<4;k++){int x=temp_x+p_x[k];int y=temp_y+p_y[k];if(x>=0 && x<m && y>=0 && y<n){if(grid[x][y]=='0'||grid[x][y]=='2'){continue;}else{q.push_back({x,y});}}}}}}}return cnt;}
};

明显可以看到bfs要比dfs慢的多。

 

 python:

明天继续更啦~

前序中序遍历二叉树

并查集做该道题

bfs的python写法

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