☆打卡算法☆LeetCode 200. 岛屿数量 算法解析

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简介: ☆打卡算法☆LeetCode 200. 岛屿数量 算法解析

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一、题目

1、算法题目

“给定一个由 1陆地 0水 组成的二维网格,计算网格中岛屿的数量。”

2、题目描述

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。

示例 1:
输入:grid = [  ["1","1","1","1","0"],
  ["1","1","0","1","0"],
  ["1","1","0","0","0"],
  ["0","0","0","0","0"]
]
输出:1
示例 2:
输入:grid = [  ["1","1","0","0","0"],
  ["1","1","0","0","0"],
  ["0","0","1","0","0"],
  ["0","0","0","1","1"]
]
输出:3

二、解题

1、思路分析

题意要计算网格中岛屿的数量。

为了求出网格中岛屿的数量,需要扫描整个二维网格,如果一个位置为1,将其加入到队列中,进行广度优先搜索BFS。

在广度优先搜索过程中,搜索到的1都会被标记为0,直到队列为空,搜索结束。

最终岛屿的数量,就是广度优先搜索的次数。

2、代码实现

代码参考:

class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {
        if (grid == null || grid.length == 0) {
            return 0;
        }
        int nr = grid.length;
        int nc = grid[0].length;
        int num_islands = 0;
        for (int r = 0; r < nr; ++r) {
            for (int c = 0; c < nc; ++c) {
                if (grid[r][c] == '1') {
                    ++num_islands;
                    grid[r][c] = '0';
                    Queue<Integer> neighbors = new LinkedList<>();
                    neighbors.add(r * nc + c);
                    while (!neighbors.isEmpty()) {
                        int id = neighbors.remove();
                        int row = id / nc;
                        int col = id % nc;
                        if (row - 1 >= 0 && grid[row-1][col] == '1') {
                            neighbors.add((row-1) * nc + col);
                            grid[row-1][col] = '0';
                        }
                        if (row + 1 < nr && grid[row+1][col] == '1') {
                            neighbors.add((row+1) * nc + col);
                            grid[row+1][col] = '0';
                        }
                        if (col - 1 >= 0 && grid[row][col-1] == '1') {
                            neighbors.add(row * nc + col-1);
                            grid[row][col-1] = '0';
                        }
                        if (col + 1 < nc && grid[row][col+1] == '1') {
                            neighbors.add(row * nc + col+1);
                            grid[row][col+1] = '0';
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return num_islands;
    }
}

1702381719855.jpg

3、时间复杂度

时间复杂度:O(MN)

其中M和N分别是网格的行数和列数。

空间复杂度:O(min(M,N))

在最坏的情况下,整个网格均为陆地,队列大小为min(M,N)。

三、总结

遇到一个没有遍历过的节点陆地,计数器就加一,然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。

在遇到标记过的陆地节点和海洋节点的时候直接跳过。 这样计数器就是最终岛屿的数量。

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