本文介绍: 海洋岛屿地图可以用由0、1组成的二维数组表示,水平或竖直方向相连的一组1表示一个岛屿,请计算最大的岛屿的面积(即岛屿中1的数目)。例如,在下图中有4个岛屿,其中最大的岛屿的面积为5。
题目
海洋岛屿地图可以用由0、1组成的二维数组表示,水平或竖直方向相连的一组1表示一个岛屿,请计算最大的岛屿的面积(即岛屿中1的数目)。例如,在下图中有4个岛屿,其中最大的岛屿的面积为5。
分析
将岛屿转换成图之后,岛屿的面积就变成子图中节点的数目。如果能计算出每个连通子图中节点的数目,就能知道最大的岛屿的面积。
可以逐一扫描矩阵中的每个格子,如果遇到一个值为1的格子并且它不在之前已知的岛屿上,那么就到达了一个新的岛屿,于是搜索这个岛屿并计算它的面积。在比较所有岛屿的面积之后就可以知道最大的岛屿的面积。
二维数组dirs表示在矩阵中向上、下、左、右这4个方向前进一步时坐标的变化。在矩阵中向上移动一步时行号减1而列号不变,所以坐标的改变值为(-1,0),其他方向的改变值类似。用当前坐标pos加上坐标的改变值就得到向不同方向前进一步之后的坐标。这样写代码的好处是容易用一个简洁的循环实现向4个不同方向前进。
解:广度优先搜索
public class Test {
public static void main(String[] args) {
int[][] grid = {
{1, 1, 0, 0, 1},
{1, 0, 0, 1, 0},
{1, 1, 0, 1, 0},
{0, 0, 1, 0, 0},
};
int result = maxAreaOfIsland(grid);
System.out.println(result);
}
public static int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
int rows = grid.length;
int cols = grid[0].length;
boolean[][] visited = new boolean[rows][cols];
int maxArea = 0;
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (grid[i][j] == 1 && !visited[i][j]) {
int area = getArea(grid, visited, i, j);
maxArea = Math.max(maxArea, area);
}
}
}
return maxArea;
}
// 广度优先搜索
private static int getArea(int[][] grid, boolean[][] visited, int i, int j) {
Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
queue.add(new int[] {i, j});
visited[i][j] = true;
int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
int area = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int[] pos = queue.remove();
area++;
for (int[] dir : dirs) {
int r = pos[0] + dir[0];
int c = pos[1] + dir[1];
if (r >= 0 && r < grid.length && c >= 0 && c < grid[0].length && grid[r][c] == 1 && !visited[r][c]) {
queue.add(new int[] {r, c});
visited[r][c] = true;
}
}
}
return area;
}
}
解:基于栈实现深度优先搜索
public class Test {
public static void main(String[] args) {
int[][] grid = {
{1, 1, 0, 0, 1},
{1, 0, 0, 1, 0},
{1, 1, 0, 1, 0},
{0, 0, 1, 0, 0},
};
int result = maxAreaOfIsland(grid);
System.out.println(result);
}
public static int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
int rows = grid.length;
int cols = grid[0].length;
boolean[][] visited = new boolean[rows][cols];
int maxArea = 0;
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (grid[i][j] == 1 && !visited[i][j]) {
int area = getArea(grid, visited, i, j);
maxArea = Math.max(maxArea, area);
}
}
}
return maxArea;
}
// 基于栈实现深度优先搜索
private static int getArea(int[][] grid, boolean[][] visited, int i, int j) {
Stack<int[]> stack = new Stack<>();
stack.push(new int[] {i, j});
visited[i][j] = true;
int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
int area = 0;
while (!stack.isEmpty()) {
int[] pos = stack.pop();
area++;
for (int[] dir : dirs) {
int r = pos[0] + dir[0];
int c = pos[1] + dir[1];
if (r >= 0 && r < grid.length && c >= 0 && c < grid[0].length && grid[r][c] == 1 && !visited[r][c]) {
stack.push(new int[] {r, c});
visited[r][c] = true;
}
}
}
return area;
}
}
解:基于递归实现深度优先搜索
public class Test {
public static void main(String[] args) {
int[][] grid = {
{1, 1, 0, 0, 1},
{1, 0, 0, 1, 0},
{1, 1, 0, 1, 0},
{0, 0, 1, 0, 0},
};
int result = maxAreaOfIsland(grid);
System.out.println(result);
}
public static int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
int rows = grid.length;
int cols = grid[0].length;
boolean[][] visited = new boolean[rows][cols];
int maxArea = 0;
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (grid[i][j] == 1 && !visited[i][j]) {
int area = getArea(grid, visited, i, j);
maxArea = Math.max(maxArea, area);
}
}
}
return maxArea;
}
// 基于递归实现深度优先搜索
private static int getArea(int[][] grid, boolean[][] visited, int i, int j) {
int area = 1;
visited[i][j] = true;
int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
for (int[] dir : dirs) {
int r = i + dir[0];
int c = j + dir[1];
if (r >= 0 && r < grid.length && c >= 0 && c < grid[0].length && grid[r][c] == 1 && !visited[r][c]) {
area += getArea(grid, visited, r, c);
}
}
return area;
}
}
原文地址:https://blog.csdn.net/GoGleTech/article/details/135481181
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