图片在计算机处理中往往是使用二维矩阵来表示的。
假设,这里我们用的是一张黑白的图片,那么 0 代表白色像素,1 代表黑色像素。
其中黑色的像素他们相互连接,也就是说,图片中只会有一片连在一块儿的黑色像素(像素点是水平或竖直方向连接的)。
那么,给出某一个黑色像素点 (x, y) 的位置,你是否可以找出包含全部黑色像素的最小矩形(与坐标轴对齐)的面积呢?
示例:
输入:
[
"0010",
"0110",
"0100"
]
和 x = 0, y = 2
输出: 6
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/smallest-rectangle-enclosing-black-pixels 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
class Solution {
int x1 = INT_MAX, x2 = -1;
int y1 = INT_MAX, y2 = -1;
public:
int minArea(vector<vector<char>>& image, int x, int y) {
int m = image.size(), n = image[0].size(), i, j, nx, ny, k;
vector<vector<int>> dir = {{1,0},{0,1},{0,-1},{-1,0}};
queue<vector<int>> q;
q.push({x,y});
image[x][y] = '0';//访问过了
while(!q.empty())
{
i = q.front()[0];
j = q.front()[1];
q.pop();
x1 = min(x1, i);
x2 = max(x2, i);
y1 = min(y1, j);
y2 = max(y2, j);
for(k = 0; k < 4; ++k)
{
nx = i + dir[k][0];
ny = j + dir[k][1];
if(nx>=0 && nx<m && ny>=0 && ny<n && image[nx][ny]=='1')
{
q.push({nx, ny});
image[nx][ny] = '0';//访问过了
}
}
}
return (x2-x1+1)*(y2-y1+1);
}
};
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