【leetcode】剑指 Offer II 105. 岛屿的最大面积-【深度优先DFS】

简介: 【leetcode】剑指 Offer II 105. 岛屿的最大面积-【深度优先DFS】

给定一个由 0 和 1 组成的非空二维数组 grid ,用来表示海洋岛屿地图。


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:

输入: grid = [[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]]
输出: 6

解释: 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:

输入: grid = [[0,0,0,0,0,0,0,0]]
输出: 0

 

提示:

    m == grid.length
    n == grid[i].length
    1 <= m, n <= 50
    grid[i][j] is either 0 or 1

解题思路


  1. 遍历记录访问过和未访问过的岛屿;如果为岛屿则将状态置为已访问;
  2. 分别向上下左右进行遍历,记录岛屿的数量,并且置当前岛屿为已访问;
  3. 根据大的岛屿,更新岛屿记录


解题代码及其注释


/**
 * @param {number[][]} grid
 * @return {number}
 */
var maxAreaOfIsland = function (grid) {
    let col = grid.length,row = grid[0].length,max=0; //行、列
    //未访问过的岛屿为1,访问过的岛屿为0
    let matrix = [...Array(col)].fill(0).map(()=> [...Array(row)].fill(1))
    let dfs = (i,j)=>{
        //边界
        if(i<0 || i>=col || j<0 || j>=row) return 0;
        let ret=0;
        let temp = matrix[i][j] //是否为岛屿
        matrix[i][j] = 0 //访问过的岛屿标记为 0
        if(grid[i][j] && temp){
            ret+=dfs(i+1,j) //下
            ret+=dfs(i-1,j) //上
            ret+=dfs(i,j+1) //右
            ret+=dfs(i,j-1) //左
            ret++
        }
        return ret
    }
    for(let i=0;i<col;i++){
        for(let j=0;j<row;j++){
            if(grid[i][j]===1){
                //更新岛屿记录
                max = Math.max(max,dfs(i,j))
            }
        }
    }
    return max
};

总结【DFS】


深度优先搜索算法(Depth-First-Search):是一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。深度优先搜索是基于栈实现的,Stack 先入后出。


DFS主要步骤


主要步骤:
1.构建一个递归函数,函数参数应该最起码包括题目需求使用的参数
2.找到边界,递归函数里首先列出递归结束的条件,即满足要求或者超出范围
3.接着列出所有可能移动或者变化的路径

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