给定一个 N
行 M
列的二维矩阵,矩阵中每个位置的数字取值为 0
或 1
,矩阵示例如:
1 1 0 0
0 0 0 1
0 0 1 1
1 1 1 1
现需要将矩阵中所有的 1
进行反转为 0
,规则如下:
1
时,该 1
被反转为 0
,同时相邻的上、下、左、右,以及左上、左下、右上、右下 8
个方向的 1
(如果存在 1
)均会自动反转为 0;1
被反转为 0
时,与其相邻的 8
个方向的 1
(如果存在 1
)均会自动反转为 0
。按照上述规则示例中的矩阵只最少需要点击 2
次后,所有均值 0
。请问,给定一个矩阵,最少需要点击几次后,所有数字均为 0
?
第一行输入两个整数,分别表示矩阵的行数 N
和列数 M
,取值范围均为 [1,100]
接下来 N
行表示矩阵的初始值,每行均为 M
个数,取值范围 [0,1]
输出一个整数,表示最少需要点击的次数
3 3
1 0 1
0 1 0
1 0 1
1
上述样例中,四个角上的 1
均在中间的 1
的相邻 8
个方向上,因此只需要点击一次即可。
4 4
1 1 0 0
0 0 0 1
0 0 1 1
1 1 1 1
2
注意,本题和LC200. 岛屿数量几乎完全一致。唯一的区别在于,本题需要考虑八个方向而不是四个方向。
考虑八个方向时,我们需要定义方向数组为
DIRECTIONS = [(0,1), (1,0), (-1,0), (0,-1), (1,1), (1,-1), (-1,1), (-1,-1)]
剩余过程就是常规的DFS/BFS过程。
# 题目:2023Q1A-开心消消乐
# 分值:100
# 作者:闭着眼睛学数理化
# 算法:BFS
# 代码看不懂的地方,请直接在群上提问
from collections import deque
# 表示八个方向的数组
DIRECTIONS = [(0,1), (1,0), (-1,0), (0,-1), (1,1), (1,-1), (-1,1), (-1,-1)]
# 输入行数、列数
n, m = map(int, input().split())
grid = list()
for i in range(n):
row = input().split()
grid.append(row)
# 答案变量,用于记录连通块的个数
ans = 0
# 用于检查的二维矩阵
# 0表示没检查过,1表示检查过了
check_list = [[0] * m for _ in range(n)]
# 最外层的大的双重循环,是用来找BFS的起始搜索位置的
for i in range(n):
for j in range(m):
# 找到一个1,并且这个1从未被搜索过:那么可以进行BFS的搜索
# 1. 值是1 2. 没被搜索过
if grid[i][j] == "1" and check_list[i][j] == 0:
# BFS的过程
q = deque()
q.append([i, j]) # BFS的起始点
check_list[i][j] = 1
while(len(q) > 0): # 当队列中还有元素时,持续地进行搜索
qSize = len(q)
for _ in range(qSize):
# 弹出队头元素,为当前点
x, y = q.popleft()
for dx, dy in DIRECTIONS:
nxt_x, nxt_y = x+dx, y+dy
# 若下一个点要加入队列,应该满足以下三个条件:
# 1.没有越界
# 2.在grid中值为"1"
# 3.尚未被检查过
if 0 <= nxt_x < n and 0 <= nxt_y < m: # 越界判断
# 在grid中为"1",尚未被检查过
if grid[nxt_x][nxt_y] == "1" and check_list[nxt_x][nxt_y] == 0:
q.append([nxt_x, nxt_y]) # 入队
check_list[nxt_x][nxt_y] = 1 # 标记为已检查过
# BFS搜索完成,多了一个连通块
ans += 1
print(ans)
# 题目:2023Q1A-开心消消乐
# 分值:100
# 作者:闭着眼睛学数理化
# 算法:DFS
# 代码看不懂的地方,请直接在群上提问
# 表示八个方向的数组
DIRECTIONS = [(0,1), (1,0), (-1,0), (0,-1), (1,1), (1,-1), (-1,1), (-1,-1)]
# 输入行数、列数
n, m = map(int, input().split())
grid = list()
for i in range(n):
row = input().split()
grid.append(row)
# 答案变量,用于记录连通块的个数
ans = 0
# 用于检查的二维矩阵
# 0表示没检查过,1表示检查过了
check_list = [[0] * m for _ in range(n)]
# dfs递归函数
def dfs(check_list, x, y):
# 将点(x, y)标记为已检查过
check_list[x][y] = 1
for dx, dy in DIRECTIONS:
nxt_x, nxt_y = x + dx, y + dy
# 若下一个点继续进行dfs,应该满足以下三个条件:
# 1.没有越界
# 2.在grid中值为"1"
# 3.尚未被检查过
if 0 <= nxt_x < n and 0 <= nxt_y < m: # 越界判断
# 在grid中为"1",尚未被检查过
# 可以进行dfs
if grid[nxt_x][nxt_y] == "1" and check_list[nxt_x][nxt_y] == 0:
dfs(check_list, nxt_x, nxt_y)
# 最外层的大的双重循环,是用来找DFS的起始搜索位置的
for i in range(n):
for j in range(m):
# 找到一个"1",并且这个"1"从未被搜索过:那么可以进行DFS的搜索
# 1. 值得是"1" 2. 没被搜索过
if grid[i][j] == "1" and check_list[i][j] == 0:
dfs(check_list, i, j)
# DFS搜索完成,多了一个连通块
ans += 1
print(ans)
时间复杂度:O(MN)
。
空间复杂度:O(MN)
。
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