20天刷题计划-733. 图像渲染

简介: 本题要求将给定的二维数组中指定的「色块」染成另一种颜色。「色块」的定义是:直接或间接相邻的同色方格构成的整体。总结的说就是给出一个二维数组和坐标,将这个坐标的值修改为新的值,并且如果与其挨着的点的值与给出的坐标的值一样的话那么也要将其修改为新的值。思路如下:采用广度优先方法遍历

一、题目描述:

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

二、思路分析:

本题要求将给定的二维数组中指定的「色块」染成另一种颜色。「色块」的定义是:直接或间接相邻的同色方格构成的整体。

总结的说就是给出一个二维数组和坐标,将这个坐标的值修改为新的值,并且如果与其挨着的点的值与给出的坐标的值一样的话那么也要将其修改为新的值。

思路如下:采用广度优先方法遍历

1.先将坐标染色作为第一层,然后对其上下左右染色作为第二层;

2.再将第二层的分别的上下左右染色,作为第三层,以此类推;

3.分别对四个方向进行处理,直到队列为空

三、AC 代码:

class Solution {
    int[] dx = {1, 0, 0, -1};
    int[] dy = {0, 1, -1, 0};
    public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {
        int currColor = image[sr][sc];
        if (currColor == newColor) {
            return image;
        }
        int n = image.length, m = image[0].length;
        Queue<int[]> queue = new LinkedList<int[]>();
        queue.offer(new int[]{sr, sc});
        image[sr][sc] = newColor;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int[] cell = queue.poll();
            int x = cell[0], y = cell[1];
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                int mx = x + dx[i], my = y + dy[i];
                if (mx >= 0 && mx < n && my >= 0 && my < m && image[mx][my] == currColor) {
                    queue.offer(new int[]{mx, my});
                    image[mx][my] = newColor;
                }
            }
        }
        return image;
    }
}

四、总结:

这题我采用广度优先方法,同样也可以使用深度优先的方法来处理问题。



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