首页手记 LeetCode 200. 岛屿数量

LeetCode 200. 岛屿数量

标签：

Python 算法

200. 岛屿数量

题目来源：https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands/

题目

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。

示例 1:

示例 2:

输入:
11000
11000
00100
00011
输出: 3
解释: 每座岛屿只能由水平和/或竖直方向上相邻的陆地连接而成。

解题思路

方法一：深度优先搜索

当要求出岛屿的数量时，我们可以扫描题目给出的二维网格。如果遍历的元素为 1，则以这个位置为起点进行深度优先搜索。

这里需要注意的是：深度优先搜索的过程中，已经搜索到的 1 要标记为 0，表示已经访问过。

那么进行深度优先搜索的次数就是要求的岛屿的数量。

详细部分见代码注释。

方法二：广度优先搜索

同样的，这道题也可以使用广度优先搜索进行替换解答。不过，这里需要增加一个辅助队列。

同样的，求岛屿的数量，先扫描遍历二维网格，如果遍历的位置元素为 1，要将其加入队列，同时标记为访问过，这里同样避免重复被加入队列中，导致代码运行超时。（如果遇到超时的情况，可检查队列中的变化是否有重复添加的现象。）直到队列为空时，搜索结束。

同样进行广度优先搜索的次数就是要求的岛屿数量。

文字表述比较繁琐难懂，可以结合代码了解思想。

具体的代码实现如下。

代码实现

方法一: 深度优先搜索 | 代码实现

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        m = len(grid)
        if m == 0:
            return 0
        n = len(grid[0])

        
        # 四个方位
        directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]

        def _dfs(grid, x, y):
            # 进行深度优化搜索，标记已访问
            grid[x][y] = '0'
            for dx, dy in directions:
                nx = x + dx
                ny = y + dy
                if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and grid[nx][ny] == '1':
                    _dfs(grid, nx, ny)

        ans = 0

        for x in range(m):
            for y in range(n):
                # 遍历，当为陆地时，进行深度优化搜索
                if grid[x][y] == '1':
                    ans += 1
                    _dfs(grid, x, y)

        return ans

方法二: 广度优先搜索 | 代码实现

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        from collections import deque

        m = len(grid)
        if m == 0:
            return 0
        n = len(grid[0])

        ans = 0

        directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]

        for row in range(m):
            for col in range(n):
                # 扫描遍历，
                # 当为陆地，进行广度优化搜索
                if grid[row][col] == '1':
                    ans += 1
                    # 标记已经访问
                    grid[row][col] = '0'
                    # 创建辅助队列，同时防止重复搜索
                    queue = deque([(row, col)])
                    # 队列不为空的情况下，继续进行搜索
                    while queue:
                        x, y = queue.popleft()
                        for dx, dy in directions:
                            nx = x + dx
                            ny = y + dy
                            if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and grid[nx][ny] == '1':
                                # 入队列，防止重复
                                queue.append((nx, ny))
                                # 标记已访问
                                grid[nx][ny] = '0'

        return ans