携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第33天,点击查看活动详情
题目详情
LeetCode题库序号 733. 图像渲染 ,难度为 简单。
Tag : 「广度优先搜索」
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:
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
广度优先搜索
题解思路:这道题目可以使用广度优先搜索的模式,因为题目中给定我们一个确定的中间像素节点的位置,然后我们根据这个节点,去扩展到其他像素节点上进行染色,只有与选定的像素点的像素值相同的像素点才具备染色的资格,由此我们可以使用一个队列来保存对应的需要染色的像素点的集合。不断循环这个队列,知道染色结束。详情见以下代码:
题解代码
class Solution {
public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int color) {
int[] dx = new int[] {0, 1, -1, 0};
int[] dy = new int[] {1, 0, 0, -1};
int currentColor = image[sr][sc];
if (currentColor == color) {
return image;
}
Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(new int[] {sr, sc});
int xLen = image.length;
int yLen = image[0].length;
image[sr][sc] = color;
while (!queue.isEmpty()) {
int[] pos = queue.poll();
int x = pos[0];
int y = pos[1];
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int nx = x + dx[i];
int ny = y + dy[i];
if (nx >= 0 && nx < xLen && ny >= 0 && ny < yLen && image[nx][ny] == currentColor) {
image[nx][ny] = color;
queue.offer(new int[]{nx, ny});
}
}
}
return image;
}
}
结尾
我的"刷完LeetCode题库"系列文章的第 No.733 序号的题目,本次刷题之旅系列开始于 2022-06-12,因为LeetCode上部分是有锁题,我自己的目标是将先把所有不带锁的题目刷完。自己能够通过这次刷题之旅勉励自己,并且提升逻辑思维能力。这个系列的文章就是会见证我自己的一个成长过程!
思路虽然不是最优的,但是我会尽我所能!
为了让我自己的刷题之旅不中断,我特地建立了相关的仓库,来记录我自己的刷题之旅。 github.com/jackpan123/… 。