给定一个由 0 和 1 组成的非空二维数组 grid ，用来表示海洋岛屿地图。
一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。如果没有岛屿，则返回面积为 0 。
示例 1:
输入: grid = [[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
输出: 6解释: 对于上面这个给定矩阵应返回 6。注意答案不应该是 11 ，因为岛屿只能包含水平或垂直的四个方向的 1 。
示例 2:
输入: grid = [[0,0,0,0,0,0,0,0]]
输出: 0
提示：
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 50
grid[i][j] is either 0 or 1解题思路
- 遍历记录访问过和未访问过的岛屿；如果为岛屿则将状态置为已访问；
- 分别向上下左右进行遍历，记录岛屿的数量，并且置当前岛屿为已访问；
- 根据大的岛屿，更新岛屿记录
解题代码及其注释
/**
* @param {number[][]} grid
* @return {number}
*/
var maxAreaOfIsland = function (grid) {
let col = grid.length,row = grid[0].length,max=0; //行、列
//未访问过的岛屿为1，访问过的岛屿为0
let matrix = [...Array(col)].fill(0).map(()=> [...Array(row)].fill(1))
let dfs = (i,j)=>{
//边界
if(i<0 || i>=col || j<0 || j>=row) return 0;
let ret=0;
let temp = matrix[i][j] //是否为岛屿
matrix[i][j] = 0 //访问过的岛屿标记为 0
if(grid[i][j] && temp){
ret+=dfs(i+1,j) //下
ret+=dfs(i-1,j) //上
ret+=dfs(i,j+1) //右
ret+=dfs(i,j-1) //左
ret++
}
return ret
}
for(let i=0;i总结【DFS】
深度优先搜索算法(Depth-First-Search):是一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。深度优先搜索是基于栈实现的,Stack 先入后出。
DFS主要步骤
主要步骤：
1．构建一个递归函数，函数参数应该最起码包括题目需求使用的参数
2．找到边界，递归函数里首先列出递归结束的条件，即满足要求或者超出范围
3．接着列出所有可能移动或者变化的路径