【floodfill深搜】岛屿数量 && 岛屿的最大面积
【floodfill深搜】岛屿数量 && 岛屿的最大面积
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提示：
m == grid.lengthn == grid[i].length1 <= m, n <= 300grid[i][j]的值为'0'或'1'
解题思路：深度优先遍历
这类岛屿问题都是类似的，根据元素的大小不同进行了分块，如下图所示：
我们之前学的比如找迷宫出口等题，其实和岛屿问题也是类似的，只不过岛屿问题是将多个岛屿分开了，中间是不连续的，所以我们只需要做点修改，在主函数中用两层 for 循环遍历网格每个元素，以每个元素为入口进行搜索！
而当找到一个岛屿的入口之后，就让计数 ret 累加，然后只需要像 733. 图像渲染 这道题一样，将岛屿的值变成变成非 1 的值即可，也是让程序明白该岛屿已经进过了，因为这里水的值是 0，那么我们可以把遍历过的岛屿元素变成 0 就行了，然后采用后序方式修改值，这样子我们就不用多加一层判断了，具体的可以参考 733. 图像渲染 这道题的笔记！
至于其它细节比如防止重复而引入的 used 数组，这个都是老生常谈了，这里不再赘述！
class Solution {
private:
int ret;
bool used[300][300];
public:
int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
for(int i = 0; i < grid.size(); ++i)
for(int j = 0; j < grid[i].size(); ++j)
// 找到了一个岛屿的入口就累加（此时递归函数中会将岛屿其它元素值也改为0，所以不用担心累加同一个岛屿的问题）
if(grid[i][j] == '1')
{
ret++;
dfs(grid, i, j);
}
return ret;
}
void dfs(vector<vector<char>>& grid, int x, int y)
{
// 递归函数出口
if(x < 0 || x == grid.size() || y < 0 || y == grid[x].size() || used[x][y] == true || grid[x][y] == '0')
return;
// 标记当前节点，防止重复
used[x][y] = true;
// 递归处理
dfs(grid, x + 1, y);
dfs(grid, x - 1, y);
dfs(grid, x, y + 1);
dfs(grid, x, y - 1);
// 后序方式处理当前元素值，改为0表示该岛屿已经走过
grid[x][y] = '0';
}
};695. 岛屿的最大面积
给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。
岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在 水平或者竖直的四个方向上 相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
岛屿的面积是岛上值为 1 的单元格的数目。
计算并返回 grid 中最大的岛屿面积。如果没有岛屿，则返回面积为 0 。
示例 1：
输入：grid = [[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
输出：6
解释：答案不应该是 11 ，因为岛屿只能包含水平或垂直这四个方向上的 1 。示例 2：
输入：grid = [[0,0,0,0,0,0,0,0]]
输出：0提示：
m == grid.lengthn == grid[i].length1 <= m, n <= 50grid[i][j]为0或1
解题思路：深度优先遍历
这道题无非就是 200. 岛屿数量 的变形，从求岛屿个数变成求岛屿的最大面积，那么我们只需要做个小小调整，在遍历途中记录下面积，然后遍历完之后更新一下最大面积即可，非常简单！
其它都是类似的，这里不再赘述！
class Solution {
private:
int max_area = 0; // 表示最大的岛屿面积
bool used[50][50];
public:
int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {
for(int i = 0; i < grid.size(); ++i)
for(int j = 0; j < grid[i].size(); ++j)
if(grid[i][j] == 1)
{
int cur_area = 0; // 表示当前岛屿中已遍历的面积
dfs(grid, i, j, cur_area);
max_area = max(max_area, cur_area); // 尝试更新最大长度
}
return max_area;
}
void dfs(vector<vector<int>>& grid, int x, int y, int& cur_area)
{
// 递归函数出口
if(x < 0 || x == grid.size() || y < 0 || y == grid[x].size() || used[x][y] == true || grid[x][y] == 0)
return;
// 标记已走过当前元素，并且进行递归
used[x][y] = true;
dfs(grid, x + 1, y, cur_area);
dfs(grid, x - 1, y, cur_area);
dfs(grid, x, y + 1, cur_area);
dfs(grid, x, y - 1, cur_area);
// 后序方式处理
grid[x][y] = 0;
cur_area++;
}
};腾讯云开发者
