根据 百度百科 ,生命游戏,简称为生命,是英国数学家约翰·何顿·康威在 1970 年发明的细胞自动机。
给定一个包含 m × n 个格子的面板,每一个格子都可以看成是一个细胞。每个细胞都具有一个初始状态:1 即为活细胞(live),或 0 即为死细胞(dead)。每个细胞与其八个相邻位置(水平,垂直,对角线)的细胞都遵循以下四条生存定律:
如果活细胞周围八个位置的活细胞数少于两个,则该位置活细胞死亡;
如果活细胞周围八个位置有两个或三个活细胞,则该位置活细胞仍然存活;
如果活细胞周围八个位置有超过三个活细胞,则该位置活细胞死亡;
如果死细胞周围正好有三个活细胞,则该位置死细胞复活;
根据当前状态,写一个函数来计算面板上所有细胞的下一个(一次更新后的)状态。下一个状态是通过将上述规则同时应用于当前状态下的每个细胞所形成的,其中细胞的出生和死亡是同时发生的。
示例:
输入:
[
[0,1,0],
[0,0,1],
[1,1,1],
[0,0,0]
]
输出:
[
[0,0,0],
[1,0,1],
[0,1,1],
[0,1,0]
]
进阶:
你可以使用原地算法解决本题吗?请注意,面板上所有格子需要同时被更新:你不能先更新某些格子,然后使用它们的更新后的值再更新其他格子。
本题中,我们使用二维数组来表示面板。原则上,面板是无限的,但当活细胞侵占了面板边界时会造成问题。你将如何解决这些问题?
首先对该游戏的发明者表示致敬,约翰.何顿.康威是一位了不起的数学家,因新冠肺炎于2020年4月11日去世。我一直坚信数学是以人类的意识文字对这个世界规则的表达,即使我个人对数学这门学科学的不是很好,也希望通过以后的学习能够让自己的数学水平达到一定高度,感谢这位数学家对这个世界作出的贡献。
其实这道题实现起来并不难,需要把握到其函数就能够用高级语言实现它。
根据题目条件,我们有以下结论:
f(n) = 0, 当 n < 2 或 n > 3
f(n) = 1, 当n = 3 或 (n == 2 且 当前f(n) = 1)
其中n为当前细胞的周围细胞存活个数,f(n)为当前细胞的下个存活状态。
使用以上结论来判断当前细胞的下一个存活状态。
我们需要对每个细胞周围的8个细胞进行遍历,计算其周围细胞存活个数,以判断当前细胞的存活状态。
需要注意的是,我们需要就地改变细胞存活状态,但是由于每个细胞的存活或死亡都是同时进行的,而不是1个1个地修改状态。
根据规则,1:表示细胞存活, 0:表示细胞死亡。
题目给予的入参为int数组,我们知道int类型为32字节,每个字节为8位bit位。
如果我们想就地实现细胞存活状态的更改,可以利用以上性质完成我们的算法。
这个代码的圈复杂度是不过关的,但是也能实现题目要求的功能了。
一段合格代码的圈复杂度如下:
一个函数内圈复杂度 <= 5
一道题目的总圈复杂度 <= 20
class Solution {
public:
vector<int> dx = {-1, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 1};
vector<int> dy = {-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1};
void gameOfLife(vector<vector<int>>& board) {
int x;
int y;
for (int i = 0; i < board.size(); ++i) {
for (int j = 0; j < board[0].size(); ++j) {
int liveNum = 0;
for (int k = 0; k < dx.size(); ++k) {
x = i + dx[k];
y = j + dy[k];
if (x < 0 || x >= board.size() || y < 0 || y >= board[0].size()) {
continue;
}
if ((board[x][y] & 1) == 1) {
++liveNum;
}
}
if (isNextLive(liveNum, board[i][j])) {
board[i][j] |= 2;
}
}
}
for (int i = 0; i < board.size(); ++i) {
for (int j = 0; j < board[0].size(); ++j) {
board[i][j] = (board[i][j] >> 1);
}
}
}
bool isNextLive(int liveNum, int curStatus) {
if (liveNum < 2 || liveNum > 3) {
return false;
}
return liveNum == 3 || curStatus == 1;
}
};