DFS遍历框架解决岛屿问题_dfs上下左右遍历

补充在开头

这篇题解，是我在做leetcode无意中看到的，原po将此类问题解释的非常清晰，故将其转载并添加上对应题目的解题代码，仅用做个人的学习笔记，不做任何商业用途；

引言

我们所熟悉的 DFS（深度优先搜索）问题通常是在树或者图结构上进行的。而我们今天要讨论的 DFS 问题，是在一种「网格」结构中进行的。岛屿问题是这类网格 DFS 问题的典型代表。网格结构遍历起来要比二叉树复杂一些，如果没有掌握一定的方法，DFS 代码容易写得冗长繁杂。
本文将以岛屿问题为例，展示网格类问题 DFS 通用思路，以及如何让代码变得简洁。

网格类问题的 DFS 遍历方法

网格问题的基本概念

我们首先明确一下岛屿问题中的网格结构是如何定义的，以方便我们后面的讨论。

网格问题是由 m*n 个小方格组成一个网格，每个小方格与其上下左右四个方格认为是相邻的，要在这样的网格上进行某种搜索。

岛屿问题是一类典型的网格问题。每个格子中的数字可能是 0 或者 1。我们把数字为 0 的格子看成海洋格子，数字为 1 的格子看成陆地格子，这样相邻的陆地格子就连接成一个岛屿

在这样一个设定下，就出现了各种岛屿问题的变种，包括岛屿的数量、面积、周长等。不过这些问题，基本都可以用 DFS 遍历来解决。

DFS的基本结构

网格结构要比二叉树结构稍微复杂一些，它其实是一种简化版的图结构。要写好网格上的 DFS 遍历，我们首先要理解二叉树上的 DFS 遍历方法，再类比写出网格结构上的 DFS 遍历。我们写的二叉树 DFS 遍历一般是这样的：

void traverse(TreeNode root) {
    // 判断 base case
    if (root == null) {
        return;
    }
    // 访问两个相邻结点：左子结点、右子结点
    traverse(root.left);
    traverse(root.right);
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

可以看到，二叉树的 DFS 有两个要素：「访问相邻结点」和「判断 base case」。

• 访问相邻结点：二叉树的相邻结点非常简单，只有左子结点和右子结点两个。二叉树本身就是一个递归定义的结构：一棵二叉树，它的左子树和右子树也是一棵二叉树。那么我们的 DFS 遍历只需要递归调用左子树和右子树即可。
• 判断 base case：一般来说，二叉树遍历的 base case 是 root == null。这样一个条件判断其实有两个含义：一方面，这表示 root 指向的子树为空，不需要再往下遍历了。另一方面，在 root == null 的时候及时返回，可以让后面的 root.left 和 root.right 操作不会出现空指针异常。

对于网格上的 DFS，我们完全可以参考二叉树的 DFS，写出网格 DFS 的两个要素：

首先，网格结构中的格子有多少相邻结点？答案是上下左右四个。对于格子 (r, c) 来说（r 和 c 分别代表行坐标和列坐标），四个相邻的格子分别是 (r-1, c)、(r+1, c)、(r, c-1)、(r, c+1)。换句话说，网格结构是「四叉」的。

其次，网格 DFS 中的 base case 是什么？从二叉树的 base case 对应过来，应该是网格中不需要继续遍历、grid[r][c] 会出现数组下标越界异常的格子，也就是那些超出网格范围的格子。

这一点稍微有些反直觉，坐标竟然可以临时超出网格的范围？这种方法我称为「先污染后治理」—— 甭管当前是在哪个格子，先往四个方向走一步再说，如果发现走出了网格范围再赶紧返回。这跟二叉树的遍历方法是一样的，先递归调用，发现 root == null 再返回。

void dfs(int[][] grid, int r, int c) {
    // 判断 base case
    // 如果坐标 (r, c) 超出了网格范围，直接返回
    if (!inArea(grid, r, c)) {
        return;
    }
    // 访问上、下、左、右四个相邻结点
    dfs(grid, r - 1, c);
    dfs(grid, r + 1, c);
    dfs(grid, r, c - 1);
    dfs(grid, r, c + 1);
}

// 判断坐标 (r, c) 是否在网格中
boolean inArea(int[][] grid, int r, int c) {
    return 0 <= r && r < grid.length 
        	&& 0 <= c && c < grid[0].length;
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

如何避免重复遍历

网格结构的 DFS 与二叉树的 DFS 最大的不同之处在于，遍历中可能遇到遍历过的结点。这是因为，网格结构本质上是一个「图」，我们可以把每个格子看成图中的结点，每个结点有向上下左右的四条边。在图中遍历时，自然可能遇到重复遍历结点。

这时候，DFS 可能会不停地「兜圈子」，永远停不下来，如下图所示：

如何避免这样的重复遍历呢？答案是标记已经遍历过的格子。以岛屿问题为例，我们需要在所有值为 1 的陆地格子上做 DFS 遍历。每走过一个陆地格子，就把格子的值改为 2，这样当我们遇到 2 的时候，就知道这是遍历过的格子了。也就是说，每个格子可能取三个值：

• 0 —— 海洋格子
• 1 —— 陆地格子（未遍历过）
• 2 —— 陆地格子（已遍历过）
  我们在框架代码中加入避免重复遍历的语句：

void dfs(int[][] grid, int r, int c) {
    // 判断 base case
    if (!inArea(grid, r, c)) {
        return;
    }
    // 如果这个格子不是岛屿，直接返回
    if (grid[r][c] != 1) {
        return;
    }
    grid[r][c] = 2; // 将格子标记为「已遍历过」
    
    // 访问上、下、左、右四个相邻结点
    dfs(grid, r - 1, c);
    dfs(grid, r + 1, c);
    dfs(grid, r, c - 1);
    dfs(grid, r, c + 1);
}

// 判断坐标 (r, c) 是否在网格中
boolean inArea(int[][] grid, int r, int c) {
    return 0 <= r && r < grid.length 
        	&& 0 <= c && c < grid[0].length;
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

这样，我们就得到了一个岛屿问题、乃至各种网格问题的通用 DFS 遍历方法。以下所讲的几个例题，其实都只需要在 DFS 遍历框架上稍加修改而已。

小贴士：
在一些题解中，可能会把「已遍历过的陆地格子」标记为和海洋格子一样的 0，美其名曰「陆地沉没方法」，即遍历完一个陆地格子就让陆地「沉没」为海洋。这种方法看似很巧妙，但实际上有很大隐患，因为这样我们就无法区分「海洋格子」和「已遍历过的陆地格子」了。如果题目更复杂一点，这很容易出 bug。

岛屿问题的解法

理解了网格结构的 DFS 遍历方法以后，岛屿问题就不难解决了。下面我们分别看看三个题目该如何用 DFS 遍历来求解。

岛屿的最大面积

岛屿的最大面积

这道题目只需要对每个岛屿做 DFS 遍历，求出每个岛屿的面积就可以了。求岛屿面积的方法也很简单，代码如下，每遍历到一个格子，就把面积加一。

int area(int[][] grid, int r, int c) {  
    return 1 
        + area(grid, r - 1, c)
        + area(grid, r + 1, c)
        + area(grid, r, c - 1)
        + area(grid, r, c + 1);
}
1
2
3
4
5
6
7

完整代码：

class Solution {
    public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
        int res=0;
        int n= grid.length;
        int m= grid[0].length;
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<m;j++){
                if(grid[i][j]==1) {
                    int a=dfs(grid,i,j);
                    res=Math.max(a,res);
                }
            }
        }
        return res;
    }

    private int dfs(int[][] grid, int i, int j) {
        if(!area(grid,i,j)) return 0;
        if(grid[i][j]!=1) return 0;
        grid[i][j]=2;
        return 1+dfs(grid,i+1,j)+
                dfs(grid,i-1,j)+
                dfs(grid,i,j+1)+
                dfs(grid,i,j-1);
        
    }

    private boolean area(int[][] grid, int i, int j) {
        return i>=0&&i< grid.length&&j>=0&&j< grid[0].length;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

岛屿的周长

岛屿的周长

DFS解法

实话说，这道题用 DFS 来解并不是最优的方法。对于岛屿，直接用数学的方法求周长会更容易。不过这道题是一个很好的理解 DFS 遍历过程的例题，不信你跟着我往下看。
我们再回顾一下 网格 DFS 遍历的基本框架：

void dfs(int[][] grid, int r, int c) {
    // 判断 base case
    if (!inArea(grid, r, c)) {
        return;
    }
    // 如果这个格子不是岛屿，直接返回
    if (grid[r][c] != 1) {
        return;
    }
    grid[r][c] = 2; // 将格子标记为「已遍历过」
    
    // 访问上、下、左、右四个相邻结点
    dfs(grid, r - 1, c);
    dfs(grid, r + 1, c);
    dfs(grid, r, c - 1);
    dfs(grid, r, c + 1);
}

// 判断坐标 (r, c) 是否在网格中
boolean inArea(int[][] grid, int r, int c) {
    return 0 <= r && r < grid.length 
        	&& 0 <= c && c < grid[0].length;
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

可以看到，dfs 函数直接返回有这几种情况：

• !inArea(grid, r, c)，即坐标 (r, c) 超出了网格的范围，也就是我所说的「先污染后治理」的情况
• grid[r][c] != 1，即当前格子不是岛屿格子，这又分为两种情况：

grid[r][c] == 0，当前格子是海洋格子
grid[r][c] == 2，当前格子是已遍历的陆地格子
1
2

那么这些和我们岛屿的周长有什么关系呢？实际上，岛屿的周长是计算岛屿全部的「边缘」，而这些边缘就是我们在 DFS 遍历中，dfs 函数返回的位置。观察题目示例，我们可以将岛屿的周长中的边分为两类，如下图所示。黄色的边是与网格边界相邻的周长，而蓝色的边是与海洋格子相邻的周长。

当我们的 dfs 函数因为「坐标 (r, c) 超出网格范围」返回的时候，实际上就经过了一条黄色的边；而当函数因为「当前格子是海洋格子」返回的时候，实际上就经过了一条蓝色的边。这样，我们就把岛屿的周长跟 DFS 遍历联系起来了，我们的题解代码也呼之欲出：

public int islandPerimeter(int[][] grid) {
    for (int r = 0; r < grid.length; r++) {
        for (int c = 0; c < grid[0].length; c++) {
            if (grid[r][c] == 1) {
                // 题目限制只有一个岛屿，计算一个即可
                return dfs(grid, r, c);
            }
        }
    }
    return 0;
}

int dfs(int[][] grid, int r, int c) {
    // 函数因为「坐标 (r, c) 超出网格范围」返回，对应一条黄色的边
    if (!inArea(grid, r, c)) {
        return 1;
    }
    // 函数因为「当前格子是海洋格子」返回，对应一条蓝色的边
    if (grid[r][c] == 0) {
        return 1;
    }
    // 函数因为「当前格子是已遍历的陆地格子」返回，和周长没关系
    if (grid[r][c] != 1) {
        return 0;
    }
    grid[r][c] = 2;
    return dfs(grid, r - 1, c)
        + dfs(grid, r + 1, c)
        + dfs(grid, r, c - 1)
        + dfs(grid, r, c + 1);
}

// 判断坐标 (r, c) 是否在网格中
boolean inArea(int[][] grid, int r, int c) {
    return 0 <= r && r < grid.length 
        	&& 0 <= c && c < grid[0].length;
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

解法二：

思路：一块土地原则上会带来 4 个周长，但岛上的土地存在接壤，每一条接壤，会减掉 2 个边长。所以，总周长 = 4 * 土地个数 - 2 * 接壤边的条数。

遍历矩阵，遍历到土地，就 land++，如果它的右/下边也是土地，则 border++，遍历结束后代入公式。

class Solution {
    public int islandPerimeter(int[][] grid) {
        int n= grid.length;
        int m=grid[0].length;
        int land=0,border=0;
        for (int i = 0; i <n; i++) {
            for(int j=0;j<m;j++){
                if(grid[i][j]==1) {
                    land++;
                    if (j+1<m&&grid[i][j+1]==1){
                        border++;
                    }
                    if (i+1<n&&grid[i+1][j]==1){
                        border++;
                    }
                }
            }

        }
        return 4*land-2*border;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

岛屿数量

岛屿数量
利用模板，加上一个变量计数即可；

class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {
        int n=grid.length;
        int m=grid[0].length;
        int cnt=0;
        for (int i = 0; i <n; i++) {
            for(int j=0;j<m;j++){
                if(grid[i][j]=='1'){
                    dfs(grid,i,j);
                    cnt++;
                }
            }
        }
        return cnt;
    }

    private void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
        if(!isarea(grid,i,j)) return;
        if(grid[i][j]!='1') return;
        grid[i][j]='2';
        dfs(grid,i+1,j);
        dfs(grid,i-1,j);
        dfs(grid,i,j+1);
        dfs(grid,i,j-1);
    }

    private boolean isarea(char[][] grid, int i, int j) {
        return i>=0&&i<grid.length&&j>=0&&j<grid[0].length;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

总结

对比完三个例题的题解代码，你会发现网格问题的代码真的都非常相似。其实这一类问题属于「会了不难」类型。了解树、图的基本遍历方法，再学会一点小技巧，掌握网格 DFS 遍历就一点也不难了。

原文链接

题目链接