【LeetCode】417. 太平洋大西洋水流问题 结题报告 (python)

原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/pacific-atlantic-water-flow/submissions/

题目描述：

给定一个 m x n 的非负整数矩阵来表示一片大陆上各个单元格的高度。“太平洋”处于大陆的左边界和上边界，而“大西洋”处于大陆的右边界和下边界。

规定水流只能按照上、下、左、右四个方向流动，且只能从高到低或者在同等高度上流动。

请找出那些水流既可以流动到“太平洋”，又能流动到“大西洋”的陆地单元的坐标。

 

提示：

输出坐标的顺序不重要
m 和 n 都小于150
 

示例：

 

给定下面的 5x5 矩阵:

  太平洋 ~   ~   ~   ~   ~ 
       ~  1   2   2   3  (5) *
       ~  3   2   3  (4) (4) *
       ~  2   4  (5)  3   1  *
       ~ (6) (7)  1   4   5  *
       ~ (5)  1   1   2   4  *
          *   *   *   *   * 大西洋

返回:

[[0, 4], [1, 3], [1, 4], [2, 2], [3, 0], [3, 1], [4, 0]] (上图中带括号的单元).

 

解题方案：

有点像动态规划，又有点深度遍历的意思：

class Solution:    
    def dfs(self, m1: List[List[int]], m2: List[List[int]], v: int, x: int, y: int) -> List[List[int]]:
        m = len(m1)
        n = len(m1[0])
        if x >= 0 and x < m and y >= 0 and y < n and m2[x][y] == 0 and m1[x][y] >= v:
            m2[x][y] = 1
            m2 = self.dfs(m1, m2, m1[x][y], x + 1, y)
            m2 = self.dfs(m1, m2, m1[x][y], x - 1, y)
            m2 = self.dfs(m1, m2, m1[x][y], x, y + 1)        
            m2 = self.dfs(m1, m2, m1[x][y], x, y - 1)
        return m2
    
    def pacificAtlantic(self, matrix: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        res = []
        m = len(matrix)
        if m == 0:
            return res
        n = len(matrix[0])
        pacific = [[0] * n for _ in range(m)]
        atlantic = [[0] * n for _ in range(m)]
        for i in range(m):
            pacific = self.dfs(matrix, pacific, -1, i, 0)
            atlantic = self.dfs(matrix, atlantic, -1, i, n - 1)
        for i in range(n):
            pacific = self.dfs(matrix, pacific, -1, 0, i);
            atlantic = self.dfs(matrix, atlantic, -1, m - 1, i);
        
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if pacific[i][j] and atlantic[i][j]:
                    res.append([i, j])
        
        return res

学习一下最快的方法：

class Solution:
    def pacificAtlantic(self, matrix: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        if matrix == []:
            return []
        from collections import deque
        row, col = len(matrix), len(matrix[0])
        visited1 = [[False]*col for _ in range(row)]
        trace = deque()
        for c in range(0, col):
            visited1[0][c] = True
            trace.append((0, c))
        for r in range(1, row):
            visited1[r][0] = True
            trace.append((r, 0))
        while(len(trace)):
            i, j = trace.popleft()
            if i-1>=0 and  matrix[i-1][j] >= matrix[i][j] and visited1[i-1][j] == False:
                visited1[i-1][j] = True
                trace.append((i-1, j))
            if i+1= matrix[i][j] and visited1[i+1][j] == False:
                visited1[i+1][j] = True
                trace.append((i+1, j))
            if j-1>=0 and matrix[i][j-1] >= matrix[i][j] and visited1[i][j-1] == False:
                visited1[i][j-1] = True
                trace.append((i, j-1))
            if j+1= matrix[i][j] and visited1[i][j+1] == False:
                visited1[i][j+1] = True
                trace.append((i, j+1))
        
        visited2 = [[False]*col for _ in range(row)]
        trace = deque()
        for c in range(0, col):
            visited2[row-1][c] = True
            trace.append((row-1, c))
        for r in range(0, row-1):
            visited2[r][col-1] = True
            trace.append((r, col-1))
        while(len(trace)):
            i, j = trace.popleft()
            if i-1>=0 and  matrix[i-1][j] >= matrix[i][j] and visited2[i-1][j] == False:
                visited2[i-1][j] = True
                trace.append((i-1, j))
            if i+1= matrix[i][j] and visited2[i+1][j] == False:
                visited2[i+1][j] = True
                trace.append((i+1, j))
            if j-1>=0 and matrix[i][j-1] >= matrix[i][j] and visited2[i][j-1] == False:
                visited2[i][j-1] = True
                trace.append((i, j-1))
            if j+1= matrix[i][j] and visited2[i][j+1] == False:
                visited2[i][j+1] = True
                trace.append((i, j+1))
        
        # print(visited1)
        # print(visited2)
        res = list()
        for r in range(row):
            for c in range(col):
                if visited1[r][c] and visited2[r][c]:
                    res.append([r, c])
        return res

没有递归函数，速度会快很多