在给定的 m x n
网格 grid
中,每个单元格可以有以下三个值之一:
0
代表空单元格;1
代表新鲜橘子;2
代表腐烂的橘子。每分钟,腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。
返回 直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能,返回 -1
。
示例 1:
输入:grid = [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]] 输出:4
示例 2:
输入:grid = [[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]] 输出:-1 解释:左下角的橘子(第 2 行, 第 0 列)永远不会腐烂,因为腐烂只会发生在 4 个正向上。
示例 3:
输入:grid = [[0,2]] 输出:0 解释:因为 0 分钟时已经没有新鲜橘子了,所以答案就是 0 。
提示:
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 10
grid[i][j]
仅为 0
、1
或 2
DFS解法
使用深度优先搜索(DFS)来解决这个问题是不太直观的,因为DFS通常用于探索或搜索路径问题,例如在迷宫中寻找路径,而这个问题更适合用BFS来模拟橘子腐烂的过程。然而,如果非要用DFS,我们需要稍微改变问题的解决方式。
在DFS的情境下,我们可以对每个新鲜橘子(值为1的单元格)应用DFS,来找出它被腐烂的最短时间。在这个过程中,我们会遇到两个主要问题:
下面是使用DFS解决这个问题的Java代码。请注意,这种方法可能不如BFS那样高效和直观,而且可能在某些情况下无法找到最优解。
public class Solution {
public int orangesRotting(int[][] grid) {
int rows = grid.length;
int cols = grid[0].length;
int maxTime = 0; // 记录所有橘子腐烂所需的最大时间
// 遍历网格中的每个单元格
for (int r = 0; r < rows; r++) {
for (int c = 0; c < cols; c++) {
// 对于每个新鲜橘子,使用DFS来找出其腐烂所需的最短时间
if (grid[r][c] == 1) {
int time = dfs(grid, r, c, rows, cols);
// 如果某个橘子无法腐烂,则返回-1
if (time == Integer.MAX_VALUE) {
return -1;
}
// 更新所有橘子腐烂所需的最大时间
maxTime = Math.max(maxTime, time);
}
}
}
return maxTime;
}
private int dfs(int[][] grid, int r, int c, int rows, int cols) {
// 检查边界条件和空单元格
if (r < 0 || r >= rows || c < 0 || c >= cols || grid[r][c] == 0) {
return Integer.MAX_VALUE;
}
// 如果找到腐烂的橘子,返回0,因为它不需要额外时间来腐烂
if (grid[r][c] == 2) {
return 0;
}
// 临时将当前单元格标记为0,以避免重复访问
grid[r][c] = 0;
// 递归地探索四个方向
int left = dfs(grid, r, c - 1, rows, cols);
int right = dfs(grid, r, c + 1, rows, cols);
int up = dfs(grid, r - 1, c, rows, cols);
int down = dfs(grid, r + 1, c, rows, cols);
// 恢复当前单元格的值
grid[r][c] = 1;
// 找出四个方向上的最小腐烂时间
int minTime = Math.min(Math.min(left, right), Math.min(up, down));
// 返回最小时间加1(表示当前橘子腐烂所需的总时间)
// 如果四周都不能腐烂,则返回最大值
return minTime == Integer.MAX_VALUE ? minTime : minTime + 1;
}
}
BFS解法
class Solution {
public int orangesRotting(int[][] grid) {
int rows = grid.length, cols = grid[0].length;
Queue queue = new LinkedList<>();
int freshCount = 0;
// 初始化队列,计算新鲜橘子的数量
for (int r = 0; r < rows; r++) {
for (int c = 0; c < cols; c++) {
if (grid[r][c] == 2) {
queue.offer(new int[]{r, c});
} else if (grid[r][c] == 1) {
freshCount++;
}
}
}
int minutesPassed = 0;
int[][] directions = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}}; // 四个方向
// BFS
while (!queue.isEmpty() && freshCount > 0) {
minutesPassed++;
int size = queue.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
int[] point = queue.poll();
int x = point[0], y = point[1];
for (int[] d : directions) {
int nx = x + d[0], ny = y + d[1];
if (0 <= nx && nx < rows && 0 <= ny && ny < cols && grid[nx][ny] == 1) {
grid[nx][ny] = 2;
freshCount--;
queue.offer(new int[]{nx, ny});
}
}
}
}
return freshCount == 0 ? minutesPassed : -1;
}
}
51. N 皇后
用回溯加dfs解决下面这道问题,每一行有且只有一个皇后,按这种思路写dfs代码并且反复回溯校验 。
/**
* 在n×n格的国际象棋上摆n个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法
*/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
class Solution {
List> result = new ArrayList<>();
char[][] board;
public List> solveNQueens(int n) {
board = new char[n][n];
for (char[] row : board) {
Arrays.fill(row, '.'); // 初始化棋盘,全部填充为 '.'
}
dfs(0, n);
return result;
}
public void dfs(int row, int n) {
if (row == n) {
// 所有皇后都放置好了,转换棋盘为结果格式并添加到结果列表中
result.add(boardToList());
return;
}
for (int col = 0; col < n; col++) {
if (isValid(row, col, n)) {
board[row][col] = 'Q'; // 放置皇后
dfs(row + 1, n); // 递归到下一行
board[row][col] = '.'; // 回溯,撤销皇后
}
}
}
private boolean isValid(int row, int col, int n) {
// 检查列
for (int i = 0; i < row; i++) {
if (board[i][col] == 'Q') {
return false;
}
}
// 检查左上对角线
for (int i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--) {
if (board[i][j] == 'Q') {
return false;
}
}
// 检查右上对角线
for (int i = row - 1, j = col + 1; i >= 0 && j < n; i--, j++) {
if (board[i][j] == 'Q') {
return false;
}
}
return true;
}
private List boardToList() {
List list = new ArrayList<>();
for (char[] row : board) {
list.add(new String(row));
}
return list;
}
}
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