算法/BFS/DFS

BFS和DFS不同的应用场景：

1）BFS:BFS 可以看成是层序遍历。从某个结点出发，BFS 首先遍历到距离为 1 的结点，然后是距离为 2、3、4…… 的结点。因此，BFS 可以用来求最短路径问题。BFS 先搜索到的结点，一定是距离最近的结点。

BFS求最短路径问题的模板：

depth = 0 # 记录遍历到第几层，也即路径距离
while queue 非空:
    depth++
    n = queue 中的元素个数
    循环 n 次:
        node = queue.pop()
        for node 的所有相邻结点 m:
            if m 未访问过:
                queue.push(m)

2）DFS：递归求解，通常用于求最长距离

1.542. 01 矩阵

题目描述：

给定一个由 0 和 1 组成的矩阵 mat ，请输出一个大小相同的矩阵，其中每一个格子是 mat 中对应位置元素到最近的 0 的距离。

两个相邻元素间的距离为 1 。

示例：

解答描述：

该题要求每个位置到最近的0的距离，而每个位置取值分两种情况：

1）值为0，到最近的0的距离也为0,；

2）值为1，以该位置为起点进行BFS按层扩展BFS，到达有0的位置的层数即为最短距离。

代码：

先将所有的0入队：

class Solution {
public:
    int dx[4]={0,0,1,-1};
    int dy[4]={1,-1,0,0};
 
    vector> updateMatrix(vector>& mat) {
        vector> ans;
       
        int rows=mat.size();
        int cols=mat[0].size();

        queue > q;

        for(int i=0;i=0 && new_x=0 && new_y

先将0邻近的1入队：

class Solution {
public:
    int dx[4]={0,0,1,-1};
    int dy[4]={1,-1,0,0};
 
    vector> updateMatrix(vector>& mat) {
       
        int rows=mat.size();
        int cols=mat[0].size();

        // vector > ans;
        vector> ans(rows, vector(cols,0));//vector初始化为0

       
        queue > q;

        for(int i=0;i=0 && new_x=0 && new_y=0 && new_x=0 && new_y

2.994. 腐烂的橘子

题目描述：

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 。

示例：

解答描述：

该题要求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，也即求从腐烂橘子到达所有的新鲜橘子的最小距离的最大值。

先将所有的腐烂橘子入队，然后进行多源BFS层序遍历，并在层序遍历过程中将遇到的新鲜橘子编腐烂入队，作为下一层节点，当没有新鲜橘子或者腐烂橘子全部出队时，结束BFS。

代码：

class Solution {
public:
    int orangesRotting(vector>& grid) {
        int rows=grid.size();
        int cols=grid[0].size();

        queue> q;
        int fresh_cnt=0;
        int dx[4]={0,0,1,-1};
        int dy[4]={1,-1,0,0};

        int max_time=0;

        for(int i=0;i0 && !q.empty())//注意条件fresh_cnt不能少，否则会多计算
        {
            int len=q.size();
            for(int k=0;k=0 && new_x=0 && new_y0)
        {
            return -1;
        }
        else{
            return max_time;
        }
    }
};