LeetCode 529. 扫雷游戏 | Python
529. 扫雷游戏
题目来源：力扣（LeetCode）
https://leetcode-cn.com/problems/minesweeper
题目
让我们一起来玩扫雷游戏！
给定一个代表游戏板的二维字符矩阵。 M 代表一个未挖出的地雷，E 代表一个未挖出的空方块，B 代表没有相邻（上，下，左，右，和所有4个对角线）地雷的已挖出的空白方块，数字（‘1’ 到 ‘8’）表示有多少地雷与这块已挖出的方块相邻，X 则表示一个已挖出的地雷。
现在给出在所有未挖出的方块中（M或者E）的下一个点击位置（行和列索引），根据以下规则，返回相应位置被点击后对应的面板：
- 如果一个地雷（M）被挖出，游戏就结束了- 把它改为 X。
- 如果一个没有相邻地雷的空方块（E）被挖出，修改它为（B），并且所有和其相邻的未挖出方块都应该被递归地揭露。
- 如果一个至少与一个地雷相邻的空方块（E）被挖出，修改它为数字（‘1’到’8’），表示相邻地雷的数量。
- 如果在此次点击中，若无更多方块可被揭露，则返回面板。
示例 1：
输入:
[['E', 'E', 'E', 'E', 'E'],
['E', 'E', 'M', 'E', 'E'],
['E', 'E', 'E', 'E', 'E'],
['E', 'E', 'E', 'E', 'E']]
Click : [3,0]
输出:
[['B', '1', 'E', '1', 'B'],
['B', '1', 'M', '1', 'B'],
['B', '1', '1', '1', 'B'],
['B', 'B', 'B', 'B', 'B']]
解释:
示例 2：
输入:
[['B', '1', 'E', '1', 'B'],
['B', '1', 'M', '1', 'B'],
['B', '1', '1', '1', 'B'],
['B', 'B', 'B', 'B', 'B']]
Click : [1,2]
输出:
[['B', '1', 'E', '1', 'B'],
['B', '1', 'X', '1', 'B'],
['B', '1', '1', '1', 'B'],
['B', 'B', 'B', 'B', 'B']]
解释:
注意：
- 输入矩阵的宽和高的范围为 [1,50]。
- 点击的位置只能是未被挖出的方块 (‘M’ 或者 ‘E’)，这也意味着面板至少包含一个可点击的方块。
- 输入面板不会是游戏结束的状态（即有地雷已被挖出）。
- 简单起见，未提及的规则在这个问题中可被忽略。例如，当游戏结束时你不需要挖出所有地雷，考虑所有你可能赢得游戏或标记方块的情况。
以上图源均来自力扣（LeetCode）
解题思路
思路：模拟（DFS、BFS）
题目中给出 4 项规则，那么我们就根据这个规则去模拟，那么这里分情况来讨论：
以下相邻包括上，下，左，右，和所有4个对角线
- 当点击的是 未挖出的地雷（M），那么根据规则一，将其修改为 X；
- 当点击的是 未挖出的方块 （E），这里要分情况讨论
- 根据规则三，如果当前点击方块相邻未挖出的方块中含有地雷，那么统计地雷数，将当前方块改为数字（对应地雷数）
- 根据规则二，如果当前点击方块相邻方块不含地雷，那么将当前方块修改为 B，然后向相邻的方块继续搜索。
那么这里我们可以使用深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）的思路来实现。
深度优先搜索
按照上面的分析，使用 DFS 的思路解决，不再赘述。
具体代码见【代码实现 # DFS】
广度优先搜索
这里需要注意，因为一个方块可能由其他方块延伸到达，为了避免重复将某个方块对应的坐标重复添加到队列中，这里需要进行标记。
具体代码见【代码实现 # BFS】
代码实现
# DFS
class Solution:
def updateBoard(self, board: List[List[str]], click: List[int]) -> List[List[str]]:
# 定义 8 个方位
dx = [-1, -1, -1, 0, 1, 1, 1, 0]
dy = [-1, 0, 1, 1, 1, 0, -1, -1]
m = len(board)
n = len(board[0])
def in_board(x, y):
"""判断坐标是否在限定边界内
"""
return 0 <= x < m and 0 <= y < n
def dfs(x, y):
count = 0
# 先判断相邻(8 个方位)的方块是否含有地雷
for i in range(8):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
# 如果相邻方块都在限定范围内，且含有地雷，统计地雷数
if in_board(nx, ny) and board[nx][ny] == 'M':
count += 1
if count > 0:
# 含有地雷，修改当前点为数字对应地雷数，返回
board[x][y] = str(count)
return
# 如果相邻方块不含地雷，修改为 'B'
# 并向相邻位置扩散搜索
board[x][y] = 'B'
for i in range(8):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
if in_board(nx, ny) and board[nx][ny] == 'E':
dfs(nx, ny)
x, y = click
# 如果当前点击的是未挖出的地雷，那么将其修改为 'X'，返回
if board[x][y] == 'M':
board[x][y] = 'X'
else:
# 当点击的是未挖出的方块，分情况讨论
dfs(x, y)
return board
# BFS
class Solution:
def updateBoard(self, board: List[List[str]], click: List[int]) -> List[List[str]]:
# 定义 8 个方位
dx = [-1, -1, -1, 0, 1, 1, 1, 0]
dy = [-1, 0, 1, 1, 1, 0, -1, -1]
m = len(board)
n = len(board[0])
def in_board(x, y):
"""判断坐标是否在限定边界内
"""
return 0 <= x < m and 0 <= y < n
def bfs(x, y):
# 这里要注意一个点可能由其他点延伸到达，要注意标记，防止重复入队
signed = [[False] * n for _ in range(m)]
# 标记起始点
signed[x][y] = True
from collections import deque
queue = deque()
# 先将起始点入队
queue.append([x, y])
while queue:
count = 0
x, y = queue.popleft()
# 如果直接点击的是地雷，修改当前方块为 'X'，直接返回
if board[x][y] == 'M':
board[x][y] = 'X'
return
# 否则判断 8 个方位，先看是否有地雷
for i in range(8):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
if in_board(nx, ny) and board[nx][ny] == 'M':
count += 1
if count > 0:
# 当存在地雷时，修改当前点为数字，对应地雷数
board[x][y] = str(count)
else:
# 先修改当前方块修改为 'B'
board[x][y] = 'B'
# 不存在地雷时，将周围的方块标记入队，继续搜索
for i in range(8):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
# 当方块未标记，且在边界内，加入队列，并且标记
if in_board(nx, ny) and signed[nx][ny] != True:
queue.append([nx, ny])
signed[nx][ny] = True
x, y = click
bfs(x, y)
return board
实现结果
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