一个由二进制矩阵表示的图,0 表示白色像素点,1 表示黑色像素点。 黑色像素点是联通的,即只有一块黑色区域。 像素是水平和竖直连接的,给一个黑色像素点的坐标 (x, y) ,返回囊括所有黑色像素点的矩阵的最小面积。
样例 1:
输入:["0010","0110","0100"],x=0,y=2
输出:6
解释:
矩阵左上角坐标是(0, 1), 右下角的坐标是(2, 2)
样例 2:
输入:["1110","1100","0000","0000"], x = 0, y = 1
输出:6
解释:
矩阵左上角坐标是(0, 0), 右下角坐标是(1, 2)
class Solution {
public:
int minArea(vector<vector<char>> &image, int x, int y) {
if(image.empty() || image[0].empty())
return 0;
queue<vector<int>> q;
q.push({x,y});
image[x][y] = 'v';//标记走过了
int m = image.size(), n = image[0].size();
int l = x, r = x, u = y, b = y, i, j, k, i0, j0;
vector<vector<int>> dir = {{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};//方向
while(!q.empty())
{
i0 = q.front()[0];
j0 = q.front()[1];
q.pop();
for(k = 0; k < 4; ++k)
{
i = i0+dir[k][0];
j = j0+dir[k][1];
if(i>=0 && i < m && j >=0&& j < n && image[i][j] != '0' && image[i][j] != 'v')
{
q.push({i,j});
image[i][j]='v';
l = min(l,i);//记录极限位置
r = max(r,i);
u = min(u,j);
b = max(b,j);
}
}
}
return (r-l+1)*(b-u+1);//返回面积
}
};
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