[827][困难][DFS] 最大人工岛
题目描述
在二维地图上, 0代表海洋, 1代表陆地,我们最多只能将一格 0 海洋变成 1变成陆地。
进行填海之后,地图上最大的岛屿面积是多少?(上、下、左、右四个方向相连的 1 可形成岛屿)
示例 1:
输入: [[1, 0], [0, 1]]
输出: 3
解释: 将一格0变成1,最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。
示例 2:
输入: [[1, 1], [1, 0]]
输出: 4
解释: 将一格0变成1,岛屿的面积扩大为 4。
示例 3:
输入: [[1, 1], [1, 1]]
输出: 4
解释: 没有0可以让我们变成1,面积依然为 4。
说明:
1 <= grid.length = grid[0].length <= 50
0 <= grid[i][j] <= 1
解题思路
DFS
一种思路是, 遍历所有为0
的位置, 将这个0
置为1
, 相当于将这块土地进行了填海. 之后按照[695][中等][DFS] 岛屿的最大面积的方法, 从这个点切入, 去寻找包含这个新陆地位置的最大岛屿面积即可.
这样做的时间复杂度为. 时间复杂度过高, 会导致超时.
class Solution:
def largestIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:
n = len(grid)
if n == 0:
return 0
m = len(grid[0])
def dfs(i, j, count):
if not 0 <= i < n or not 0 <= j < m:
return count
if grid[i][j] == 0 or grid[i][j] == 2:
return count
grid[i][j] = 2
t = count + 1
t = dfs(i - 1, j, t)
t = dfs(i + 1, j, t)
t = dfs(i, j - 1, t)
t = dfs(i, j + 1, t)
return t
max_area = 0
raw = copy.deepcopy(grid)
for i in range(n):
for j in range(m):
if grid[i][j] == 0:
grid[i][j] = 1
cur_area = dfs(i, j, 0)
max_area = max(max_area, cur_area)
grid = copy.deepcopy(raw)
return max_area if max_area else n * m
DFS + 岛屿编号
对网格做了两遍 DFS:第一遍 DFS 遍历陆地格子,计算每个岛屿的面积并标记岛屿;第二遍 DFS 遍历海洋格子,观察每个海洋格子相邻的陆地格子。
详情参考岛屿类问题的通用解法、DFS 遍历框架.
class Solution:
def largestIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:
n = len(grid)
if n == 0:
return 0
m = len(grid[0])
def dfs(i, j, count, t_index):
if not 0 <= i < n or not 0 <= j < m:
return count
if grid[i][j] == 0 or grid[i][j] == t_index:
return count
grid[i][j] = t_index
t = count + 1
t = dfs(i - 1, j, t, t_index)
t = dfs(i + 1, j, t, t_index)
t = dfs(i, j - 1, t, t_index)
t = dfs(i, j + 1, t, t_index)
return t
index, mapping = 2, dict()
for i in range(n):
for j in range(m):
if grid[i][j] == 1:
cur_area = dfs(i, j, 0, index)
mapping[index] = cur_area
index += 1
max_area = 0
for i in range(n):
for j in range(m):
if grid[i][j] == 0:
cur_area, seen = 1, set()
for ti, tj in [(i - 1, j), (i + 1, j), (i, j - 1), (i, j + 1)]:
if 0 <= ti < n and 0 <= tj < m and grid[ti][tj] != 0 and grid[ti][tj] not in seen:
cur_area += mapping[grid[ti][tj]]
seen.add(grid[ti][tj])
max_area = max(max_area, cur_area)
return max_area if max_area else n * m
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