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:
值 0 代表空单元格;
值 1 代表新鲜橘子;
值 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 。
思路:
采用广度搜索,将腐烂的橘子看作是起始点
用dis矩阵表示处在行i,列j的橘子腐败的分钟数
细节:
1、可能会有多个腐烂的橘子作为起始点,那可以先进行预初始化,先将所有的腐烂的橘子放在初始队列中
2、可以先用一个变量表示剩余的新鲜橘子 当新鲜橘子的数量为0时,则返回最小分钟数 否则为-1
class Solution {
public:
int cur = 0;
int orangesRotting(vector<vector<int>>& grid) {
queue<pair<int,int>> Q;
//对距离矩阵进行初始化
vector<vector<int>> dis(grid.size(), vector<int>(grid[0].size(), 0));
//进行队列初始化
for(int i = 0; i < grid.size(); i++)
{
for(int j = 0; j < grid[0].size(); j++)
{
if(grid[i][j] == 2)
{
Q.push(make_pair(i,j));
}
//统计新鲜橘子数量
if(grid[i][j] == 1)
{
cur++;
}
}
}
int ans = 0;
//进行广度优先搜索
while(!Q.empty())
{
int row = Q.front().first;
int col = Q.front().second;
Q.pop();
if(row+1 <= grid.size()-1 && grid[row+1][col] == 1 && dis[row+1][col] <= 0)
{
dis[row+1][col] = dis[row][col] + 1;
Q.push(make_pair(row+1,col));
cur--;
ans = dis[row+1][col];
}
if(row-1 >= 0 && grid[row-1][col] == 1 && dis[row-1][col] <= 0)
{
dis[row-1][col] = dis[row][col] + 1;
Q.push(make_pair(row-1,col));
cur--;
ans = dis[row-1][col];
}
if(col+1 <= grid[0].size()-1 && grid[row][col+1] == 1 && dis[row][col+1] <= 0)
{
dis[row][col+1] = dis[row][col] + 1;
Q.push(make_pair(row,col+1));
cur--;
ans = dis[row][col+1];
}
if(col-1 >= 0 && grid[row][col-1] == 1 && dis[row][col-1] <= 0)
{
dis[row][col-1] = dis[row][col] + 1;
Q.push(make_pair(row,col-1));
cur--;
ans = dis[row][col-1];
}
}
return cur > 0 ? -1 : ans;
}
};