文章目录
- 200. 岛屿数量
- 解题
- 方法：图的遍历
200. 岛屿数量
给你一个由 ‘1’（陆地）和 ‘0’（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。
示例 1：
输入：grid = [
[“1”,“1”,“1”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“0”,“0”]
]
输出：1
示例 2：
输入：grid = [
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“1”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“1”,“1”]
]
输出：3
提示：
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 300
grid[i][j] 的值为 ‘0’ 或 ‘1’
解题
方法：图的遍历
我们可以将二维网格看成一个无向图，竖直或水平相邻的 1 之间有边相连。
为了求出岛屿的数量，我们可以扫描整个二维网格。如果一个位置为 1，则以其为起始节点开始进行深度优先搜索。在深度优先搜索的过程中，每个搜索到的 1 都会被重新标记为 0。
最终岛屿的数量就是我们进行深度优先搜索的次数。（因为每一次进入都会这次遍历到的岛屿变成海洋，由1到0，如果还剩下1，说明还有岛屿）
// 时间空间都为O(M*N)
class Solution {
// 岛屿，连续的1在一起是一个岛屿，所以可以在遍历中，将已经遍历过的置为其他值，或者采用标记数组
// 其区别也就在于递归的退出条件
// 本题求岛屿数量，就是我们进行深度优先搜索的次数。
public int numIslands(char[][] grid) {
if (grid == null || grid.length == 0) {
return 0;
}
int row = grid.length;
int col = grid[0].length;
int ansNum = 0;
// 遍历二维数组，找到‘1’的入口
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < col; j++) {
// 进入深度优先搜索的条件
if (grid[i][j] == '1') {
++ansNum;
// 这里深度优先搜索中会将一次遍历过程中遇到的1置为0，这样就避免了重复进入深度优先搜索中
dfs(grid, i, j);
}
}
}
return ansNum;
}
private void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
int row = grid.length;
int col = grid[0].length;
// 退出条件
if (i < 0|| i >= row|| j < 0|| j >= col|| grid[i][j] == '0') {
return;
}
//遇到的1置为0
grid[i][j] = '0';
// 搜索此位置的上下左右四个位置的数
dfs(grid, i-1, j);
dfs(grid, i+1, j);
dfs(grid, i, j-1);
dfs(grid, i, j+1);
}
}
