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101. 孤岛的总面积

卡码网:101. 孤岛的总面积(opens new window)

题目描述

给定一个由 1(陆地)和 0(水)组成的矩阵,岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域,且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。

现在你需要计算所有孤岛的总面积,岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。

输入描述

第一行包含两个整数 N, M,表示矩阵的行数和列数。之后 N 行,每行包含 M 个数字,数字为 1 或者 0。

输出描述

输出一个整数,表示所有孤岛的总面积,如果不存在孤岛,则输出 0。

输入示例

4 5
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1

输出示例:

1

提示信息:

在矩阵中心部分的岛屿,因为没有任何一个单元格接触到矩阵边缘,所以该岛屿属于孤岛,总面积为 1。

数据范围:

1 <= M, N <= 50。

本题使用dfs,bfs,并查集都是可以的。

本题要求找到不靠边的陆地面积,那么我们只要从周边找到陆地然后 通过 dfs或者bfs 将周边靠陆地且相邻的陆地都变成海洋,然后再去重新遍历地图 统计此时还剩下的陆地就可以了。

如图,在遍历地图周围四个边,靠地图四边的陆地,都为绿色,

在遇到地图周边陆地的时候,将1都变为0,此时地图为这样:

import java.util.*;public class Main {private static int count = 0;private static final int[][] dir = {{0, 1}, {1, 0}, {-1, 0}, {0, -1}}; // 四个方向private static void bfs(int[][] grid, int x, int y) {Queue<int[]> que = new LinkedList<>();que.add(new int[]{x, y});grid[x][y] = 0; // 只要加入队列,立刻标记count++;while (!que.isEmpty()) {int[] cur = que.poll();int curx = cur[0];int cury = cur[1];for (int i = 0; i < 4; i++) {int nextx = curx + dir[i][0];int nexty = cury + dir[i][1];if (nextx < 0 || nextx >= grid.length || nexty < 0 || nexty >= grid[0].length) continue; // 越界了,直接跳过if (grid[nextx][nexty] == 1) {que.add(new int[]{nextx, nexty});count++;grid[nextx][nexty] = 0; // 只要加入队列立刻标记}}}}public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);int n = scanner.nextInt();int m = scanner.nextInt();int[][] grid = new int[n][m];// 读取网格for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {grid[i][j] = scanner.nextInt();}}// 从左侧边,和右侧边向中间遍历for (int i = 0; i < n; i++) {if (grid[i][0] == 1) bfs(grid, i, 0);if (grid[i][m - 1] == 1) bfs(grid, i, m - 1);}// 从上边和下边向中间遍历for (int j = 0; j < m; j++) {if (grid[0][j] == 1) bfs(grid, 0, j);if (grid[n - 1][j] == 1) bfs(grid, n - 1, j);}count = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {if (grid[i][j] == 1) bfs(grid, i, j);}}System.out.println(count);}
}

 

102. 沉没孤岛

卡码网题目链接(ACM模式)(opens new window)

题目描述:

给定一个由 1(陆地)和 0(水)组成的矩阵,岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域,且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。

现在你需要将所有孤岛“沉没”,即将孤岛中的所有陆地单元格(1)转变为水域单元格(0)。

输入描述:

第一行包含两个整数 N, M,表示矩阵的行数和列数。

之后 N 行,每行包含 M 个数字,数字为 1 或者 0,表示岛屿的单元格。

输出描述

输出将孤岛“沉没”之后的岛屿矩阵。

输入示例:

4 5
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1

输出示例:

1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 1 1

提示信息:

将孤岛沉没:

数据范围:

1 <= M, N <= 50

步骤一:深搜或者广搜将地图周边的 1 (陆地)全部改成 2 (特殊标记)

步骤二:将水域中间 1 (陆地)全部改成 水域(0)

步骤三:将之前标记的 2 改为 1 (陆地)

如图:

 

import java.util.Scanner;public class Main {static int[][] dir = { {-1, 0}, {0, -1}, {1, 0}, {0, 1} }; // 保存四个方向public static void dfs(int[][] grid, int x, int y) {grid[x][y] = 2;for (int[] d : dir) {int nextX = x + d[0];int nextY = y + d[1];// 超过边界if (nextX < 0 || nextX >= grid.length || nextY < 0 || nextY >= grid[0].length) continue;// 不符合条件,不继续遍历if (grid[nextX][nextY] == 0 || grid[nextX][nextY] == 2) continue;dfs(grid, nextX, nextY);}}public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);int n = scanner.nextInt();int m = scanner.nextInt();int[][] grid = new int[n][m];for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {grid[i][j] = scanner.nextInt();}}// 步骤一:// 从左侧边,和右侧边 向中间遍历for (int i = 0; i < n; i++) {if (grid[i][0] == 1) dfs(grid, i, 0);if (grid[i][m - 1] == 1) dfs(grid, i, m - 1);}// 从上边和下边 向中间遍历for (int j = 0; j < m; j++) {if (grid[0][j] == 1) dfs(grid, 0, j);if (grid[n - 1][j] == 1) dfs(grid, n - 1, j);}// 步骤二、步骤三for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {if (grid[i][j] == 1) grid[i][j] = 0;if (grid[i][j] == 2) grid[i][j] = 1;}}for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {System.out.print(grid[i][j] + " ");}System.out.println();}scanner.close();}
}

103. 水流问题

卡码网题目链接(ACM模式)(opens new window)

题目描述:

现有一个 N × M 的矩阵,每个单元格包含一个数值,这个数值代表该位置的相对高度。矩阵的左边界和上边界被认为是第一组边界,而矩阵的右边界和下边界被视为第二组边界。

矩阵模拟了一个地形,当雨水落在上面时,水会根据地形的倾斜向低处流动,但只能从较高或等高的地点流向较低或等高并且相邻(上下左右方向)的地点。我们的目标是确定那些单元格,从这些单元格出发的水可以达到第一组边界和第二组边界。

输入描述:

第一行包含两个整数 N 和 M,分别表示矩阵的行数和列数。

后续 N 行,每行包含 M 个整数,表示矩阵中的每个单元格的高度。

输出描述:

输出共有多行,每行输出两个整数,用一个空格隔开,表示可达第一组边界和第二组边界的单元格的坐标,输出顺序任意。

输入示例:

5 5
1 3 1 2 4
1 2 1 3 2
2 4 7 2 1
4 5 6 1 1
1 4 1 2 1

1
2
3
4
5
6

输出示例:

0 4
1 3
2 2
3 0
3 1
3 2
4 0
4 1

1
2
3
4
5
6
7
8

提示信息:

图中的蓝色方块上的雨水既能流向第一组边界,也能流向第二组边界。所以最终答案为所有蓝色方块的坐标。

数据范围:

1 <= M, N <= 50

 

public class Main {// 采用 DFS 进行搜索public static void dfs(int[][] heights, int x, int y, boolean[][] visited, int preH) {// 遇到边界或者访问过的点,直接返回if (x < 0 || x >= heights.length || y < 0 || y >= heights[0].length || visited[x][y]) return;// 不满足水流入条件的直接返回if (heights[x][y] < preH) return;// 满足条件,设置为true,表示可以从边界到达此位置visited[x][y] = true;// 向下一层继续搜索dfs(heights, x + 1, y, visited, heights[x][y]);dfs(heights, x - 1, y, visited, heights[x][y]);dfs(heights, x, y + 1, visited, heights[x][y]);dfs(heights, x, y - 1, visited, heights[x][y]);}public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);int m = sc.nextInt();int n = sc.nextInt();int[][] heights = new int[m][n];for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {heights[i][j] = sc.nextInt();}}// 初始化两个二位boolean数组,代表两个边界boolean[][] pacific = new boolean[m][n];boolean[][] atlantic = new boolean[m][n];// 从左右边界出发进行DFSfor (int i = 0; i < m; i++) {dfs(heights, i, 0, pacific, Integer.MIN_VALUE);dfs(heights, i, n - 1, atlantic, Integer.MIN_VALUE);}// 从上下边界出发进行DFSfor (int j = 0; j < n; j++) {dfs(heights, 0, j, pacific, Integer.MIN_VALUE);dfs(heights, m - 1, j, atlantic, Integer.MIN_VALUE);}// 当两个边界二维数组在某个位置都为true时,符合题目要求List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (pacific[i][j] && atlantic[i][j]) {res.add(Arrays.asList(i, j));}}}// 打印结果for (List<Integer> list : res) {for (int k = 0; k < list.size(); k++) {if (k == 0) {System.out.print(list.get(k) + " ");} else {System.out.print(list.get(k));}}System.out.println();}}
}

104.建造最大岛屿

卡码网题目链接(ACM模式)(opens new window)

题目描述:

给定一个由 1(陆地)和 0(水)组成的矩阵,你最多可以将矩阵中的一格水变为一块陆地,在执行了此操作之后,矩阵中最大的岛屿面积是多少。

岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。岛屿是被水包围,并且通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的。你可以假设矩阵外均被水包围。

输入描述:

第一行包含两个整数 N, M,表示矩阵的行数和列数。之后 N 行,每行包含 M 个数字,数字为 1 或者 0,表示岛屿的单元格。

输出描述:

输出一个整数,表示最大的岛屿面积。

输入示例:

4 5
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1

1
2
3
4
5

输出示例

6

提示信息

对于上面的案例,有两个位置可将 0 变成 1,使得岛屿的面积最大,即 6。

数据范围:

1 <= M, N <= 50。

其实每次深搜遍历计算最大岛屿面积,我们都做了很多重复的工作。

只要用一次深搜把每个岛屿的面积记录下来就好。

第一步:一次遍历地图,得出各个岛屿的面积,并做编号记录。可以使用map记录,key为岛屿编号,value为岛屿面积

第二步:再遍历地图,遍历0的方格(因为要将0变成1),并统计该1(由0变成的1)周边岛屿面积,将其相邻面积相加在一起,遍历所有 0 之后,就可以得出 选一个0变成1 之后的最大面积。

拿如下地图的岛屿情况来举例: (1为陆地)

第一步,则遍历地图,并将岛屿的编号和面积都统计好,过程如图所示:

public class Main {// 该方法采用 DFS// 定义全局变量// 记录每次每个岛屿的面积static int count;// 对每个岛屿进行标记static int mark;// 定义二维数组表示四个方位static int[][] dirs = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}};// DFS 进行搜索,将每个岛屿标记为不同的数字public static void dfs(int[][] grid, int x, int y, boolean[][] visited) {// 当遇到边界,直接returnif (x < 0 || x >= grid.length || y < 0 || y >= grid[0].length) return;// 遇到已经访问过的或者遇到海水,直接返回if (visited[x][y] || grid[x][y] == 0) return;visited[x][y] = true;count++;grid[x][y] = mark;// 继续向下层搜索dfs(grid, x, y + 1, visited);dfs(grid, x, y - 1, visited);dfs(grid, x + 1, y, visited);dfs(grid, x - 1, y, visited);}public static void main (String[] args) {// 接收输入Scanner sc = new Scanner(System.in);int m = sc.nextInt();int n = sc.nextInt();int[][] grid = new int[m][n];for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {grid[i][j] = sc.nextInt();}}// 初始化mark变量,从2开始(区别于0水,1岛屿)mark = 2;// 定义二位boolean数组记录该位置是否被访问boolean[][] visited = new boolean[m][n];// 定义一个HashMap,记录某片岛屿的标记号和面积HashMap<Integer, Integer> getSize = new HashMap<>();// 定义一个HashSet,用来判断某一位置水四周是否存在不同标记编号的岛屿HashSet<Integer> set = new HashSet<>();// 定义一个boolean变量,看看DFS之后,是否全是岛屿boolean isAllIsland = true;// 遍历二维数组进行DFS搜索,标记每片岛屿的编号,记录对应的面积for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (grid[i][j] == 0) isAllIsland = false;if (grid[i][j] == 1) {count = 0;dfs(grid, i, j, visited);getSize.put(mark, count);mark++;}}}int result = 0;if (isAllIsland) result =  m * n;// 对标记完的grid继续遍历,判断每个水位置四周是否有岛屿,并记录下四周不同相邻岛屿面积之和// 每次计算完一个水位置周围可能存在的岛屿面积之和,更新下result变量for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (grid[i][j] == 0) {set.clear();// 当前水位置变更为岛屿,所以初始化为1int curSize = 1;for (int[] dir : dirs) {int curRow = i + dir[0];int curCol = j + dir[1];if (curRow < 0 || curRow >= m || curCol < 0 || curCol >= n) continue;int curMark = grid[curRow][curCol];// 如果当前相邻的岛屿已经遍历过或者HashMap中不存在这个编号,继续搜索if (set.contains(curMark) || !getSize.containsKey(curMark)) continue;set.add(curMark);curSize += getSize.get(curMark);}result = Math.max(result, curSize);}}}// 打印结果System.out.println(result);}
}

 

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