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    Inmaturity_7的博客:算法练习帖--54--岛屿数量(Java)

    作者:[db:作者] 时间:2021-07-16 21:54

    岛屿数量(DFS、BFS、并查集)

    一、题目简介

    给你一个由 ‘1’(陆地)和 ‘0’(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。

    岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。

    此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。
    (题目来源:力扣(LeetCode))

    示例 1:
    输入:grid = [
      ["1","1","1","1","0"],
      ["1","1","0","1","0"],
      ["1","1","0","0","0"],
      ["0","0","0","0","0"]
    ]
    输出:1
    
    示例 2:
    输入:grid = [
      ["1","1","0","0","0"],
      ["1","1","0","0","0"],
      ["0","0","1","0","0"],
      ["0","0","0","1","1"]
    ]
    输出:3
    
    提示:
    m == grid.length
    n == grid[i].length
    1 <= m, n <= 300
    grid[i][j] 的值为 '0' 或 '1'
    

    二、解决方法

    1.DFS算法(Depth First Search,深度优先搜索算法)

    package com.lxf.graph;
    
    public class DFS {
        //小岛数组行长度
        private  int ir;
        //小岛数组列长度
        private  int ic;
    
        public int  numIslands(char[][] grid){
            if (grid==null||grid.length==0) {
                return 0;
            }
            //小岛数组行长度赋值
            ir=grid.length;
            //小岛数组列长度赋值
            ic=grid[0].length;
            //小岛数量
            int numOfIsland=0;
            for (int i = 0; i < ir; i++) {
                for (int j = 0; j < ic; j++) {
                    if(grid[i][j]=='1'){
                        //小岛数量加1
                        ++numOfIsland;
                        //深度遍历:将连通的1全部置为0,就是找第一个1相邻的1全集,也就是一个‘小岛’
                        dfs(grid,i,j);
                    }
                }
            }
            return numOfIsland;
        }
    
        /**
         * @param grid  小岛数组
         * @param i 当前横坐标
         * @param j 当前纵坐标
         */
        private void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
            if(i<0||j<0||i>ir||j>ic||grid[i][j]=='0'){
                //超出数组或者搜索到了0(这里就是以0为阻隔,也就是小岛周围的水)
                return;
            }
            //搜索到一个1就直接置为0
            grid[i][j]='0';
            //上下左右深度搜索为1的相邻点
            dfs(grid,i-1,j);
            dfs(grid,i+1,j);
            dfs(grid,i,j-1);
            dfs(grid,i,j+1);
        }
    }
    
    
    1. BFS(Breadth First Search,广度优先搜索算法)
    package com.lxf.graph;
    
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.Queue;
    
    public class BFS {
        public int numIslands(char[][] grid) {
            if (grid == null || grid.length == 0) {
                return 0;
            }
            //小岛数组行长度
            int ir=grid.length;
            //小岛数组列长度
            int ic=grid[0].length;
            //小岛数
            int numOfIsland=0;
            for (int i = 0; i < ir; i++) {
                for (int j = 0; j < ic; j++) {
                    //遇到1就处理
                    if(grid[i][j]=='1'){
                        //小岛数+1,并且当前值要置为0
                        ++numOfIsland;
                        grid[i][j]='0';
                        //广度优先搜索辅助队列
                        Queue<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
                        //将当前位置的一维坐标加入队列(二维坐标转一维坐标)
                        linkedList.add(i*ic+j);
                        while (!linkedList.isEmpty()) {
                            //获取当前的坐标
                            int coordinate=linkedList.remove();
                            //获取当前横坐标
                            int row=coordinate/ic;
                            //获取当前纵坐标
                            int column=coordinate%ic;
                            //从当前坐标搜索上下左右为1的坐标(且不超出数组的范围)
                            //相当于从当前坐标搜索周边为1的坐标组成一个小岛,搜索到0后退出
                            if(row-1>=0&&grid[row-1][column]=='1'){
                                linkedList.add((row-1)*ic+column);
                                grid[row-1][column]='0';
                            }
                            if(row+1<ir&&grid[row+1][column]=='1'){
                                linkedList.add((row+1)*ic+column);
                                grid[row+1][column]='0';
                            }
                            if(column-1>=0&&grid[row][column-1]=='1'){
                                linkedList.add(row*ic+column-1);
                                grid[row][column-1]='0';
                            }
                            if(column+1<ic&&grid[row][column+1]=='1'){
                                linkedList.add(row*ic+column+1);
                                grid[row][column+1]='0';
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return numOfIsland;
        }
    }
    
    
    1. 并查集
    package com.lxf.graph;
    
    
    public class MSL {
        //小岛数组行长度
        private int ir;
        //小岛数组列长度
        private int ic;
    
    
        class UnionFind{
            //统计小岛数
            private int count;
            //结点数组,用于指向当前结点的父结点
            private int[] parent;
            //存结点对应的‘秩’数组
            private int[] rank;
    
            public int getCount() {
                return count;
            }
    
            /**
             * 初始化方法
             * @param grid 小岛数组
             */
            public UnionFind(char[][] grid) {
                count=0;
                parent=new int[ir*ic];
                rank=new int[ir*ic];
                for (int i = 0; i < ir; i++) {
                    for (int j = 0; j < ic; j++) {
                        if(grid[i][j]=='1'){
                            //将结点数组中‘1’结点的父结点指向本身
                            parent[i*ic+j]=i*ic+j;
                            //统计所有的1数目
                            ++count;
                        }
                    }
                }
            }
    
            /**
             * 合并方法
             * @param x 合并第一个结点的下标
             * @param y 合并第二个结点的下标
             */
            public void union(int x,int y){
                    //找到第一个结点的父结点
                    int rootx=find(x);
                    //找到第二个结点的父结点