1113. 红与黑--Flood Fill 算法

本文主要是介绍1113. 红与黑--Flood Fill 算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

1113. 红与黑--Flood Fill 算法---宽搜（BFS）或DFS）

输入格式

输出格式

数据范围

输入样例：

输出样例：

思路：

1.BFS 思路：

2.DFS 思路

方法一：（BFS）代码：

方法二：深搜（DFS）代码：

运行结果：

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1113. 红与黑--Flood Fill 算法---宽搜（BFS）或DFS）

有一间长方形的房子，地上铺了红色、黑色两种颜色的正方形瓷砖。

你站在其中一块黑色的瓷砖上，只能向相邻（上下左右四个方向）的黑色瓷砖移动。

请写一个程序，计算你总共能够到达多少块黑色的瓷砖。

输入格式

输入包括多个数据集合。

每个数据集合的第一行是两个整数 W 和 H，分别表示 x 方向和 y 方向瓷砖的数量。

在接下来的 HH 行中，每行包括 W 个字符。每个字符表示一块瓷砖的颜色，规则如下

1）‘.’：黑色的瓷砖；
2）‘#’：红色的瓷砖；
3）‘@’：黑色的瓷砖，并且你站在这块瓷砖上。该字符在每个数据集合中唯一出现一次。

当在一行中读入的是两个零时，表示输入结束。

输出格式

对每个数据集合，分别输出一行，显示你从初始位置出发能到达的瓷砖数(记数时包括初始位置的瓷砖)。

数据范围

1≤W,H≤20

输入样例：

6 9 
....#. 
.....# 
...... 
...... 
...... 
...... 
...... 
#@...# 
.#..#. 
0 0

输出样例：

45

难度：简单

时/空限制：1s / 64MB

总通过数：31526

总尝试数：54082

来源： 《信息学奥赛一本通》

算法标签 DFSFlood Fill

思路：

1.BFS 思路：

偏移量：

2.DFS 思路

 

方法一：（BFS）代码：

#include <bits/stdc++.h>// 定义宏，便于快速访问 pair 类型中的元素
#define x first
#define y second// 引入标准命名空间
using namespace std;// 定义 pair 类型别名 PII，表示一对整数
typedef pair<int, int> PII;// 定义常量 N，表示矩阵的最大尺寸
const int N = 25;// 定义全局变量 g（存储矩阵）、n（矩阵行数）、m（矩阵列数）
char g[N][N];
int n, m;  // 矩阵行与列// 定义偏移量数组 dx 和 dy，用于计算相邻格子的坐标
int dx[4] = {-1, 0, 1, 0};  // 每个方向x方向的偏移量：上、右、下、左
int dy[4] = {0, 1, 0, -1};  // 每个方向y方向的偏移量：上、右、下、左// 广度优先搜索（BFS）函数，参数：起始位置的行坐标 sx 和列坐标 sy
// 返回值：从起始位置开始，能够搜索到的点（值为 '.') 的数量
int bfs(int sx, int sy) {queue<PII> q;  // 定义队列 q，用于存储待访问的格子坐标q.push({sx, sy});  // 将起始位置加入队列g[sx][sy] = '#';  // 将起始位置标记为 '#'int res = 0;  // 初始化搜索到的点的数量为 0// 当队列不为空时，持续进行广度优先搜索while (!q.empty()) {auto t = q.front();  // 取队首元素（当前待访问的格子坐标）q.pop();  // 出队，移除已访问的格子坐标res++;  // 计数器加一，表示找到一个可搜索的点// 遍历当前格子的四个相邻格子for (int i = 0; i < 4; i++) {int x = t.x + dx[i], y = t.y + dy[i];  // 计算相邻格子的坐标// 检查相邻格子是否在矩阵范围内、是否为 '.'，若不符合条件则跳过if (x < 0 || x >= n || y < 0 || y >= m || g[x][y] != '.') continue;g[x][y] = '#';  // 将相邻格子标记为 '#'，表示已访问q.push({x, y});  // 将相邻格子坐标加入队列，等待后续访问}}return res;  // 返回搜索到的点的数量
}int main() {// 循环读取多组测试数据，直到输入为 0 0while (cin >> m >> n, n || m) {// 读取当前矩阵数据for (int i = 0; i < n; i++) cin >> g[i];// 查找矩阵中 '@'（起始位置）的坐标int x, y;for (int i = 0; i < n; i++)for (int j = 0; j < m; j++)if (g[i][j] == '@') {x = i;y = j;}// 调用 BFS 函数，计算并输出能够搜索到的点的数量cout << bfs(x, y) << endl;}return 0;  // 主函数返回 0，表示程序正常结束
}

方法二：深搜（DFS）代码：

#include <bits/stdc++.h>using namespace std;// 定义全局变量 n（矩阵行数）、m（矩阵列数），以及矩阵 g
int n, m;
const int N = 25;
char g[N][N];// 定义偏移量数组 dx 和 dy，用于计算相邻格子的坐标
int dx[4] = {-1, 0, 1, 0};  // 水平方向的偏移量：左、中心、右、中心
int dy[4] = {0, 1, 0, -1};  // 垂直方向的偏移量：上、中心、下、中心// 深度优先搜索（DFS）函数，参数：当前格子的行坐标 x 和列坐标 y
// 返回值：以当前格子为根的连通区域中值为 '.' 的点的数量
int dfs(int x, int y) {int res = 1;  // 初始化结果为 1，表示当前格子本身是一个可搜索的点g[x][y] = '#';  // 将当前格子标记为 '#'，表示已访问// 遍历当前格子的四个相邻格子for (int i = 0; i < 4; i++) {int a = x + dx[i];  // 计算相邻格子的行坐标int b = y + dy[i];  // 计算相邻格子的列坐标// 检查相邻格子是否在矩阵范围内、是否为 '.'，若符合条件则递归搜索if (a >= 0 && a < n && b >= 0 && b < m && g[a][b] == '.')res += dfs(a, b);  // 将相邻格子的搜索结果累加到 res}return res;  // 返回以当前格子为根的连通区域中值为 '.' 的点的数量
}int main() {// 循环读取多组测试数据，直到输入为 0 0while (cin >> m >> n, n || m) {// 读取当前矩阵数据for (int i = 0; i < n; i++) cin >> g[i];// 查找矩阵中 '@'（起始位置）的坐标int x, y;for (int i = 0; i < n; i++)for (int j = 0; j < m; j++)if (g[i][j] == '@') {x = i;y = j;}// 调用 DFS 函数，计算并输出以起始位置为根的连通区域中值为 '.' 的点的数量cout << dfs(x, y) << endl;}return 0;  // 主函数返回 0，表示程序正常结束
}

         实现了一个简单的深度优先搜索（DFS）算法，用于在一个给定的矩阵中，从标记为 '@' 的起始位置开始，搜索并标记所有相邻且值为 '.' 的点。最终输出以起始位置为根的连通区域中值为 '.' 的点的数量。

运行结果：

 

这篇关于1113. 红与黑--Flood Fill 算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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