LeetCode20天刷题计划之Day7-深度优先搜索

733. 图像渲染

有一幅以 m x n 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。

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

 注：本题要仔细读题目，不太好懂。先从目标位置开始遍历，首先需要先把当前位置变成newColor,然后开始找当前位置的上下左右方向上的像素值进行判断，如果该位置的上下左右的值和原始的目标位置的值相等就进行更新，注意原始目标位置的值是没变成newColor之前的值，这样把所有的点都遍历一遍就得到了上色后的图像。这样的形式很适合用深度优先遍历搜索来解决，即先对当前位置进行深度优先搜索，然后再对四个方向上的像素值进行递归调用继续搜索。

//深度优先搜索
class Solution {
public:int dx[4] = {-1,1,0,0};//x方向上坐标变换int dy[4] = {0,0,-1,1};//y方向上坐标变换void dfs(vector<vector<int>> & image, int x, int y, int color, int newColor){//如果当前遍历的值和原始位置的值相同就进行上色if(image[x][y] == color){image[x][y] = newColor;//再判断当前位置的四个方向上的像素for(int i = 0; i < 4; i++){int mx = x + dx[i];//四个方向上的x坐标int my = y + dy[i];//四个方向上的y坐标//限定搜索条件，x和y的坐标不能超出界限if(mx >= 0 && mx < image.size() && my >= 0 && my < image[0].size()){//递归调用深度优先搜索dfs(image, mx, my, color, newColor);}}}}vector<vector<int>> floodFill(vector<vector<int>>& image, int sr, int sc, int newColor){int currColor = image[sr][sc];//定义初始位置颜色if(currColor != newColor){dfs(image, sr, sc, currColor, newColor);}return image;}
};

695. 岛屿的最大面积

给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。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 水平或者竖直的四个方向上 相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。岛屿的面积是岛上值为 1 的单元格的数目。计算并返回 grid 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：答案不应该是 11 ，因为岛屿只能包含水平或垂直这四个方向上的 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] 为 0 或 1

 注：本题也是深度优先遍历一个很好的例子，对矩阵中的每一个像素点进行遍历，如果当前位置是1就继续判断其上下左右四个方向上的像素点的情况。有一点要注意的是，每一个像素点只能被访问一次并进行计数。因此在每一次进行深度优先搜索时候都把当前的点设置为0以防止被重复访问。

//深度优先遍历
class Solution {int dfs(vector<vector<int>>& grid, int cur_i, int cur_j) {if (cur_i < 0 || cur_j < 0 || cur_i == grid.size() || cur_j == grid[0].size() || grid[cur_i][cur_j] != 1) {return 0;}grid[cur_i][cur_j] = 0;//每次经过一块土地后就置为0，防止重复访问。int di[4] = {-1,1,0,0};//x方向上坐标变换int dj[4] = {0,0,-1,1};//y方向上坐标变换int ans = 1;for (int index = 0; index != 4; ++index) {int next_i = cur_i + di[index], next_j = cur_j + dj[index];ans += dfs(grid, next_i, next_j);//递归调用}return ans;}
public:int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {int ans = 0;for (int i = 0; i != grid.size(); ++i) {for (int j = 0; j != grid[0].size(); ++j) {ans = max(ans, dfs(grid, i, j));}}return ans;}
};