给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。
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 水平或者竖直的四个方向上 相邻。
你可以假设 grid 的四个边缘都被 0(代表水)包围着。
岛屿的面积是岛上值为 1 的单元格的数目。
计算并返回 grid 中最大的岛屿面积。如果没有岛屿,则返回面积为 0 。
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:答案不应该是 11 ,因为岛屿只能包含水平或垂直这四个方向上的 1 。
思路
看到这种题,首先想到深度优先搜索(广度优先搜索当然也可以,只是更习惯用广搜解决最短路径问题)。
public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
int max = 0;
for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
if (grid[i][j]==1){
max = Math.max(dfs(grid,i,j),max);
}
}
}
return max;
}
private int dfs(int[][] grid, int i, int j) {
//边界条件
if (i<0 || i>=grid.length || j<0 || j>=grid[0].length || grid[i][j]==0)
return 0;
grid[i][j] = 0;
int count = 1;
count+=dfs(grid,i+1,j);
count+=dfs(grid,i-1,j);
count+=dfs(grid,i,j+1);
count+=dfs(grid,i,j-1);
return count;
}
拓展
这道题如果理解了,可以尝试做一下图像渲染这道题,加深对dfs
的理解。