岛屿的最大面积
题目描述 给定一个由 1（陆地）和 0（水）组成的矩阵，计算岛屿的最大面积。岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。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。后续 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，表示岛屿的最大面积。如果不存在岛屿，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 4
#岛屿的最大面积
# 四个方向
position = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]]
count = 0
def dfs(grid, visited, x, y):
"""
深度优先搜索，对一整块陆地进行标记
"""
global count # 定义全局变量，便于传递count值
for i, j in position:
cur_x = x + i
cur_y = y + j
# 下标越界，跳过
if cur_x < 0 or cur_x >= len(grid) or cur_y < 0 or cur_y >= len(grid[0]):
continue
if not visited[cur_x][cur_y] and grid[cur_x][cur_y] == 1:
visited[cur_x][cur_y] = True
count += 1
dfs(grid, visited, cur_x, cur_y)
n, m = map(int, input().split())
# 邻接矩阵
grid = []
for i in range(n):
grid.append(list(map(int, input().split())))
# 访问表
visited = [[False] * m for _ in range(n)]
result = 0 # 记录最终结果
for i in range(n):
for j in range(m):
if grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:
count = 1
visited[i][j] = True
dfs(grid, visited, i, j)
result = max(count, result)
print(result)from collections import deque
position = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]] # 四个方向：上、右、下、左
count = 0
def bfs(grid, visited, x, y):
"""
广度优先搜索对陆地进行标记
"""
global count # 声明全局变量
que = deque() #初始化了一个双端队列（deque）
que.append([x, y])
while que:
cur_x, cur_y = que.popleft()
for i, j in position:
next_x = cur_x + i
next_y = cur_y + j
# 下标越界，跳过
if next_x < 0 or next_x >= len(grid) or next_y < 0 or next_y >= len(grid[0]):
continue
if grid[next_x][next_y] == 1 and not visited[next_x][next_y]:
visited[next_x][next_y] = True
count += 1
#这里不同
que.append([next_x, next_y])
n, m = map(int, input().split())
# 邻接矩阵
grid = []
for i in range(n):
grid.append(list(map(int, input().split())))
visited = [[False] * m for _ in range(n)] # 访问表
result = 0 # 记录最终结果
for i in range(n):
for j in range(m):
if grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:
count = 1
visited[i][j] = True
bfs(grid, visited, i, j)
result = max(result, count)
print(result)
