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算法题 417:BFS 和 DFS 两种方式求岛屿的最大面积

The following article is from 数据结构和算法 Author 山大王wld

(给算法爱好者加星标,修炼编程内功

来源:数据结构和算法 / 山大王wld

问题描述


给定一个包含了一些0和1的非空二维数组grid 。


一个岛屿是由一些相邻的1(代表土地)构成的组合,这里的「相邻」要求两个1必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设grid的四个边缘都被0(代表水)包围着。


找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿,则返回面积为0。)


示例 1:

[[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],

 [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],

 [0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],

 [0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0],

 [0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0],

 [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0],

 [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],

 [0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]

对于上面这个给定矩阵应返回 6。注意答案不应该是 11 ,因为岛屿只能包含水平或垂直的四个方向的 1 。


示例 2:

[[0,0,0,0,0,0,0,0]]

对于上面这个给定的矩阵, 返回 0


注意: 给定的矩阵grid 的长度和宽度都不超过 50。


DFS解决


这题无论使用DFS还是BFS都很好解决,DFS就是沿着一个方向一直走下去,直到不满足条件为止(要么走出grid的边缘,要么当前位置是0),就像下面这样,

代码如下


1public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
2    int maxArea = 0;
3    for (int i = 0; i < grid.length; i++)
4        for (int j = 0; j < grid[0].length; j++)
5            if (grid[i][j] == 1) {//如果当前位置是1,开始计算
6                maxArea = Math.max(maxArea, dfs(grid, i, j));
7            }
8    return maxArea;
9}
10
11public int dfs(int[][] grid, int i, int j) {
12    //边界条件的判断
13    if (i >= 0 && i < grid.length && j >= 0 && j < grid[0].length && grid[i][j] == 1) {
14        //当前位置如果是1,为了防止重复计算就把他置为0,然后再从他的上下左右四个方向开始查找
15        grid[i][j] = 0;
16        return 1 + dfs(grid, i + 1, j) + dfs(grid, i - 1, j) + dfs(grid, i, j - 1) + dfs(grid, i, j + 1);
17    }
18    return 0;
19}


BFS解决


BFS我们可以使用一个队列来实现,他的实现原理就是如果一个位置是1,我们就把他上下左右为1的点的坐标全部加入到队列中,然后改变当前位置的坐标为0,防止重复计算。加入队列之后再一个个出队,然后再以出队的那个点重复上面的操作……,直到队列为空为止。就像下面这样,假如遍历到红色的1,我们就把他上下左右为1的位置坐标全部加入到队列中。



1public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
2    int maxArea = 0;
3    for (int i = 0; i < grid.length; i++)
4        for (int j = 0; j < grid[0].length; j++)
5            if (grid[i][j] == 1) {//如果当前位置是1,开始计算
6                maxArea = Math.max(maxArea, bfs(grid, i, j));
7            }
8    return maxArea;
9}
10
11public int bfs(int[][] grid, int i, int j) {
12    int m = grid.length, n = grid[0].length;
13    if (grid[i][j] == 0)
14        return 0;
15    grid[i][j] = 0;
16    //队列中存储的是个二维数组,这个二维数组就是格子的坐标
17    Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
18    //offer表示添加到队列的末尾
19    queue.offer(new int[]{i, j});
20    //分别表示右,左,下,上,四个方向
21    int[][] dirs = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}};
22    int res = 1;
23    while (!queue.isEmpty()) {
24        //poll表示从队列的头部移除一个元素
25        int[] pos = queue.poll();
26        //然后从pos坐标的4个方向再分别查找
27        for (int[] dir : dirs) {
28            int x = dir[0] + pos[0];
29            int y = dir[1] + pos[1];
30            //边界条件的判断
31            if (x < 0 || x >= m || y < 0 || y >= n || grid[x][y] == 0) {
32                continue;
33            }
34            grid[x][y] = 0;
35            res++;
36            queue.offer(new int[]{x, y});
37        }
38    }
39    return res;
40}


总结


如果对图的遍历比较了解的话,这两种方式很容易想到,一个是沿着一个方向一直走下去,一个就像波浪一样,沿着一个点然后往四周一圈一圈的发散。



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