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99. 岛屿数量

卡码网题目链接(ACM模式)kamacoder.com卡码网题目链接(ACM模式)/problempage.php?pid=1171

题目描述:

给定一个由 1(陆地)和 0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。

输入描述:

第一行包含两个整数 N, M,表示矩阵的行数和列数。

后续 N 行,每行包含 M 个数字,数字为 1 或者 0。

输出描述:

输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出 0。

输入示例:

Text
4 5
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1

输出示例:

3

提示信息

根据测试案例中所展示,岛屿数量共有 3 个,所以输出 3。

数据范围:

  • 1 <= N, M <= 50

思路

《代码随想录》算法视频公开课programmercarl.com《代码随想录》算法视频公开课/about/gongkaike.html图论:广搜有陷阱啊!! | 广度优先搜索 | 卡码网:99.岛屿数量bilibili.com图论:广搜有陷阱啊!! | 广度优先搜索 | 卡码网:99.岛屿数量/video/BV18PRGYcEiB/,相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解

注意题目中每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。

也就是说斜角度链接是不算了, 例如示例二,是三个岛屿,如图:

图一

这道题题目是 DFS,BFS,并查集,基础题目。

本题思路:遇到一个没有遍历过的节点陆地,计数器就加一,然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。

再遇到标记过的陆地节点和海洋节点的时候直接跳过。 这样计数器就是最终岛屿的数量。

那么如果把节点陆地所能遍历到的陆地都标记上呢,就可以使用 DFS,BFS或者并查集。

广度优先搜索

如果不熟悉广搜,建议先看广搜理论基础programmercarl.com广搜理论基础/kamacoder/图论广搜理论基础.html

不少同学用广搜做这道题目的时候,超时了。 这里有一个广搜中很重要的细节:

根本原因是只要 加入队列就代表 走过,就需要标记,而不是从队列拿出来的时候再去标记走过

很多同学可能感觉这有区别吗?

如果从队列拿出节点,再去标记这个节点走过,就会发生下图所示的结果,会导致很多节点重复加入队列。

超时写法 (从队列中取出节点再标记,注意代码注释的地方)

C++
int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, -1, 0, 0, -1}; // 四个方向
void bfs(vector<vector<char>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y) {
queue<pair<int, int>> que;
que.push({x, y});
while(!que.empty()) {
pair<int ,int> cur = que.front(); que.pop();
int curx = cur.first;
int cury = cur.second;
visited[curx][cury] = true; // 从队列中取出在标记走过
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int nextx = curx + dir[i][0];
int nexty = cury + dir[i][1];
if (nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty < 0 || nexty >= grid[0].size()) continue; // 越界了,直接跳过
if (!visited[nextx][nexty] && grid[nextx][nexty] == '1') {
que.push({nextx, nexty});
}
}
}

}

加入队列 就代表走过,立刻标记,正确写法: (注意代码注释的地方)

C++
int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, -1, 0, 0, -1}; // 四个方向
void bfs(vector<vector<char>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y) {
queue<pair<int, int>> que;
que.push({x, y});
visited[x][y] = true; // 只要加入队列,立刻标记
while(!que.empty()) {
pair<int ,int> cur = que.front(); que.pop();
int curx = cur.first;
int cury = cur.second;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int nextx = curx + dir[i][0];
int nexty = cury + dir[i][1];
if (nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty < 0 || nexty >= grid[0].size()) continue; // 越界了,直接跳过
if (!visited[nextx][nexty] && grid[nextx][nexty] == '1') {
que.push({nextx, nexty});
visited[nextx][nexty] = true; // 只要加入队列立刻标记
}
}
}

}

以上两个版本其实,其实只有细微区别,就是visited[x][y] = true;放在的地方,这取决于我们对 代码中队列的定义,队列中的节点就表示已经走过的节点。所以只要加入队列,立即标记该节点走过

本题完整广搜代码:

C++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, -1, 0, 0, -1}; // 四个方向
void bfs(const vector<vector<int>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y) {
queue<pair<int, int>> que;
que.push({x, y});
visited[x][y] = true; // 只要加入队列,立刻标记
while(!que.empty()) {
pair<int ,int> cur = que.front(); que.pop();
int curx = cur.first;
int cury = cur.second;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int nextx = curx + dir[i][0];
int nexty = cury + dir[i][1];
if (nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty < 0 || nexty >= grid[0].size()) continue; // 越界了,直接跳过
if (!visited[nextx][nexty] && grid[nextx][nexty] == 1) {
que.push({nextx, nexty});
visited[nextx][nexty] = true; // 只要加入队列立刻标记
}
}
}
}

int main() {
int n, m;
cin >> n >> m;
vector<vector<int>> grid(n, vector<int>(m, 0));
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
cin >> grid[i][j];
}
}

vector<vector<bool>> visited(n, vector<bool>(m, false));

int result = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (!visited[i][j] && grid[i][j] == 1) {
result++; // 遇到没访问过的陆地,+1
bfs(grid, visited, i, j); // 将与其链接的陆地都标记上 true
}
}
}

cout << result << endl;
}

其他语言版本

Java
import java.util.*;

public class Main {
public static int[][] dir = {{0, 1}, {1, 0}, {0, -1}, {-1, 0}};//下右上左逆时针遍历

public static void bfs(int[][] grid, boolean[][] visited, int x, int y) {
Queue<pair> queue = new LinkedList<pair>();//定义坐标队列,没有现成的pair类,在下面自定义了
queue.add(new pair(x, y));
visited[x][y] = true;//遇到入队直接标记为优先,
// 否则出队时才标记的话会导致重复访问,比如下方节点会在右下顺序的时候被第二次访问入队
while (!queue.isEmpty()) {
int curX = queue.peek().first;
int curY = queue.poll().second;//当前横纵坐标
for (int i = 0; i < 4; i++) {
//顺时针遍历新节点next,下面记录坐标
int nextX = curX + dir[i][0];
int nextY = curY + dir[i][1];
if (nextX < 0 || nextX >= grid.length || nextY < 0 || nextY >= grid[0].length) {
continue;
}//去除越界部分
if (!visited[nextX][nextY] && grid[nextX][nextY] == 1) {
queue.add(new pair(nextX, nextY));
visited[nextX][nextY] = true;//逻辑同上
}
}
}
}

public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int m = sc.nextInt();
int n = sc.nextInt();
int[][] grid = new int[m][n];
boolean[][] visited = new boolean[m][n];
int ans = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
grid[i][j] = sc.nextInt();
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!visited[i][j] && grid[i][j] == 1) {
ans++;
bfs(grid, visited, i, j);
}
}
}
System.out.println(ans);
}
}