LeetCode：733 图像渲染

20Hui
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题目

有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ，其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。

你也被给予三个整数 sr , sc 和 newColor 。你应该从像素 image[sr][sc] 开始对图像进行 上色填充 。

为了完成 上色工作 ，从初始像素开始，记录初始坐标的 上下左右四个方向上 像素值与初始坐标相同的相连像素点，接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应 四个方向上 像素值与初始坐标相同的相连像素点，……，重复该过程。将所有有记录的像素点的颜色值改为 newColor 。

最后返回 经过上色渲染后的图像 。

示例 1:

img

输入: image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]，sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解析: 在图像的正中间，(坐标(sr,sc)=(1,1)),在路径上所有符合条件的像素点的颜色都被更改成2。
注意，右下角的像素没有更改为2，因为它不是在上下左右四个方向上与初始点相连的像素点。

示例 2:

输入: image = [[0,0,0],[0,0,0]], sr = 0, sc = 0, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,2]]

提示:

  • m == image.length
  • n == image[i].length
  • 1 <= m, n <= 50
  • 0 <= image[i][j], newColor < 216
  • 0 <= sr < m
  • 0 <= sc < n

解题

解题一：深度优先遍历

思路

进行深度优先遍历

  1. 创建一个二维数组 map 作为记录节点是否有通过还是没通过，默认没通过 0
  2. 递归遍历，进行上、左、下、右的深度遍历，遍历的过程中改变 map 对应位置的值，设置为 1，代表已经遍历过该位置

代码

class Solution {
    static int[][] map = null;

    public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {
        map = new int[image.length][image[0].length];
        image = setImage(image, sr, sc, newColor);
        return image;
    }

    public static int[][] setImage(int[][] image, int sr, int sc, int newColor){
        int value = image[sr][sc];
        map[sr][sc] = 1;
        if (sr > 0 && map[sr - 1][sc] == 0 && image[sr - 1][sc] == value) {
            //上
            image = setImage(image, sr - 1, sc, newColor);
        }
        if (sc > 0 && map[sr][sc - 1] == 0 && image[sr][sc - 1] == value) {
            // 左
            image = setImage(image, sr, sc - 1, newColor);
        }
        if (sr < image.length - 1 && map[sr + 1][sc] == 0 && image[sr + 1][sc] == value) {
            // 下
            image = setImage(image, sr + 1, sc, newColor);
        }
        if (sc < image[0].length - 1 && map[sr][sc + 1] == 0 && image[sr][sc + 1] == value) {
            // 右
            image = setImage(image, sr, sc + 1, newColor);
        }
        image[sr][sc] = newColor;
        return image;
    }
}

总结

性能分析

  • 执行耗时：0 ms，击败了 100.00% 的 Java 用户
  • 内存消耗：42.1 MB，击败了 33.17% 的 Java 用户

广度优先遍历

思路

代码

总结

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