Leetcode1030.距离顺序排列矩阵单元格（简单--广度优先搜索）

题目描述：

给出R 行C 列的矩阵，其中的单元格的整数坐标为 (r, c)，满足 0 <= r < R 且 0 <= c < C。
另外，我们在该矩阵中给出了一个坐标为(r0, c0) 的单元格。
返回矩阵中的所有单元格的坐标，并按到(r0, c0)的距离从最小到最大的顺序排，其中，两单元格(r1, c1)和(r2, c2)之间的距离是曼哈顿距离，|r1 - r2| + |c1 - c2|。（你可以按任何满足此条件的顺序返回答案。）

示例1：

输入：R = 1, C = 2, r0 = 0, c0 = 0
输出：[[0,0],[0,1]]
解释：从 (r0, c0) 到其他单元格的距离为：[0,1]

示例2：

输入：R = 2, C = 2, r0 = 0, c0 = 1
输出：[[0,1],[0,0],[1,1],[1,0]]
解释：从 (r0, c0) 到其他单元格的距离为：[0,1,1,2]
[[0,1],[1,1],[0,0],[1,0]] 也会被视作正确答案。

示例3：

输入：R = 2, C = 3, r0 = 1, c0 = 2
输出：[[1,2],[0,2],[1,1],[0,1],[1,0],[0,0]]
解释：从 (r0, c0) 到其他单元格的距离为：[0,1,1,2,2,3]
其他满足题目要求的答案也会被视为正确，例如 [[1,2],[1,1],[0,2],[1,0],[0,1],[0,0]]。

提示：

1 <= R <= 100
1 <= C <= 100
0 <= r0 < R
0 <= c0 < C

解答思路1

构建距离单元格全排列，利用内置排序函数按照距离进行排序。

class Solution(object):
    def allCellsDistOrder(self, R, C, r0, c0):
        """
        :type R: int
        :type C: int
        :type r0: int
        :type c0: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        result = []
        for i in range(R):
            for j in range(C):
                result.append([i,j])
        result.sort(key=lambda x:abs(x[0]-r0) + abs(x[1]-c0))
        return result

解答思路2

利用广度优先搜索算法

class Solution(object):
    def allCellsDistOrder(self, R, C, r0, c0):
        """
        :type R: int
        :type C: int
        :type r0: int
        :type c0: int
        :rtype: List[List[int]]
        """
        # 广度优先搜索算法
        dx = [1, -1, 0, 0]
        dy = [0, 0, -1, 1]
        
        res = [[r0, c0]]
        queue = res[:]
        visited = [[0 for i in range(101)] for j in range(101)]  # 这里利用了提示中行列的限制
        visited[r0][c0] = 1
        while(queue):
            next_queue = list()
            for node in queue:
                x0, y0 = node[0], node[1]
                
                for k in range(4):
                    x = x0 + dx[k]
                    y = y0 + dy[k]
                    
                    if x < 0 or x >=R or y<0 or y>=C:
                        continue
                    if visited[x][y] == 1:
                        continue
                    
                    res.append([x,y])
                    visited[x][y] = 1
                    next_queue.append([x,y])
            queue = next_queue[:]
            
        return res