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leetcode题解200-岛屿数量_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

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

问题描述

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:

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
  • 1
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  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7

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
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  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7

解题思路(深度优先搜索DFS):

这里面求岛屿数量实际上是求图中连通图的个数,求图中连通图的个数实际上是在调用深度优先搜索外层套一个循环,那么每次符合条件进行搜索时会搜索到整个连通图(即一个岛屿),我们把它全部做上标记,最终可以计算出图中连通图的总个数。
我们可以将二维网格看成一个无向图,竖直或水平相邻的 1 之间有边相连。
为了求出岛屿的数量,我们可以扫描整个二维网格。如果一个位置为 1,则以其为起始节点开始进行深度优先搜索。在深度优先搜索的过程中,每个搜索到的 1 都会被重新标记为 0。
最终岛屿的数量就是我们进行深度优先搜索的次数。

实现代码

class Solution {
    private int[][] visited;        //标记数组,标记有没有走过
	private int row;
    private int col;
    public void dfs(int i,int j,char [][]grid){
        //如果没有走到上边的边界
        //并且上边仍然是陆地,且没有走过
        if(i-1>=0 && (grid[i-1][j]=='1' && visited[i-1][j]==0)){
            visited[i-1][j]=1;
            dfs(i-1,j,grid);
        }
        //向下走
        if(i+1<row && (grid[i+1][j]=='1' && visited[i+1][j]==0)){
            visited[i+1][j]=1;
            dfs(i+1,j,grid);
        }
        //向左走
        if(j-1>=0 && (grid[i][j-1]=='1' && visited[i][j-1]==0)){
            visited[i][j-1]=1;
            dfs(i,j-1,grid);
        }
        //向右走
        if(j+1<col && (grid[i][j+1]=='1' && visited[i][j+1]==0)){
            visited[i][j+1]=1;
            dfs(i,j+1,grid);
        }
    }
    public int numIslands(char[][] grid) {
		row=grid.length;
        col=grid[0].length;
        int count=0;            //统计岛屿数量
        visited=new int[row][col];
        //在外层用一个for循环,对每个元素尝试以它为起点进行遍历
        //每次遍历的时候就可以遍历一个连通图(即一个岛屿)
        for(int i=0;i<row;i++){
            for(int j=0;j<col;j++){
                if(grid[i][j]=='1' && visited[i][j]==0){
                    visited[i][j]=1;
                    dfs(i,j,grid);
                    count++;
                }
            }
        }
        return count;
    }
}
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