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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
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
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。
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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