【Leetcode】200. 岛屿数量

题目描述

// 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。

题解

// DFS深度优先搜索
// 先双for循环遍历grid的所有位置，一旦遇到grid[i][j]=='1'，说明“上岸”，
// 开始找岛屿边界。这时候我们就开始调用dfs函数搜索。
// 遍历地图grid的元素grid[i][j]，当i或者j超过地图遍历范围，或者grid[i][j]
// 等于'0'时，说明遇到了边界，dfs直接回溯return。
// 
// 搜索不难，不同的岛屿之间有天然的'0'组成的边界，
// 难点在于如何dfs遍历岛屿的时候，只遍历一次岛屿的陆地呢？
// 这里一个小trick就是，在dfs中，将遍历过的岛屿陆地grid[i][j]置为'0'，
// 这样我们下次回溯搜索的时候就不会再回到刚刚遍历的陆地，我们把所有
// 搜过的陆地自动变成海洋，所以岛屿会被我们越遍历越小，直到全部淹没，
// dfs自动返回，开始回到双for循环，这时候答案计数位res累加1，双for循环
// 继续搜grid[i][j]哪里有陆地。如此循环，最后返回res。
//
// 执行用时：2 ms, 在所有 Java 提交中击败了94.36%的用户
// 内存消耗：40.7 MB, 在所有 Java 提交中击败了83.84%的用户
class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {  
        int res = 0;
		for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
			for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
				if (grid[i][j] == '1') {
					dfs(grid, i, j);
					res++;
				}
			}
		}
		return res;
    }
	
	public void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
		if (i < 0 || i >= grid.length || j < 0 || j >= grid[0].length || grid[i][j] == '0')
			return;
		grid[i][j] = '0';
		dfs(grid, i + 1, j);
		dfs(grid, i - 1, j);
		dfs(grid, i, j + 1);		
		dfs(grid, i, j - 1);
	}
}

// BFS广度优先搜索
// BFS不需要回溯，而是从找到的第一个陆地开始，向四周发散。其他思路跟DFS差不多
// BSF时间复杂度一定是比DFS大的，但是路径一定是最短的，
// 
// 执行用时：5 ms, 在所有 Java 提交中击败了21.76%的用户
// 内存消耗：40.7 MB, 在所有 Java 提交中击败了86.02%的用户
class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {  
        int res = 0;
		for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
			for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
				if (grid[i][j] == '1') {
					dfs(grid, i, j);
					res++;
				}
			}
		}
		return res;
    }
	
	public void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
		Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
		queue.add(new int[] {i, j});
		while (!queue.isEmpty()) {
			int[] cur = queue.remove();
			i = cur[0];
			j = cur[1];
			if (0 <= i && i < grid.length && 0 <= j && j < grid[0].length && grid[i][j] == '1') {
				grid[i][j] = '0';
				queue.add(new int[] {i - 1, j});
				queue.add(new int[] {i + 1, j});
				queue.add(new int[] {i, j + 1});
				queue.add(new int[] {i, j - 1});
			}
		}
	}
}