LeetCode学习-第三十六天

news/2024/7/20 22:16:43 标签: leetcode, 深度优先, 算法

第三十六天

我使用的C++,错误的地方请见谅,文章初衷仅用来督促本人学习,如果恰巧能够给你带来帮助,我会十分开心。

文章目录

  • 第三十六天
  • 一、1254. 统计封闭岛屿的数目
  • 二、1020. 飞地的数量
  • 三、1905. 统计子岛屿

一、1254. 统计封闭岛屿的数目

二维矩阵 grid 由 0 (土地)和 1 (水)组成。岛是由最大的4个方向连通的 0 组成的群,封闭岛是一个 完全 由1包围(左、上、右、下)的岛。

请返回 封闭岛屿 的数目。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-closed-islands
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 {
public:
    bool dfs(vector<vector<int>>& grid, int i, int j, int n, int m){
        if (i < 0 || i >= n || j < 0 || j >= m){//遍历至边界则表示未被封闭
            return false;
        }
        if (grid[i][j] != 0){//表示被包围
            return true;
        }
        grid[i][j] = 1;//避免重复遍历
        bool b1 = dfs(grid, i + 1, j, n, m);
        bool b2 = dfs(grid, i - 1, j, n, m);
        bool b3 = dfs(grid, i, j + 1, n, m);
        bool b4 = dfs(grid, i, j - 1, n, m);
       /* return dfs(grid, i + 1, j, n, m) && dfs(grid, i - 1, j, n, m) && dfs(grid, i, j + 1, n, m) && dfs(grid, i, j - 1, n, m);*/
       return b1 && b2 && b3 && b4;//这里要分开一步一步遍历,直接合并return的话如果第一步执行为false就不会再执行后面的步骤,会导致后续该置1的地方没有置1,会重复增加岛屿数
    }
    int closedIsland(vector<vector<int>>& grid) {
        //和之前的一道题很像,由1包围的0属于封闭区域,有连接到边界的0则属于不被封闭的区域,即将与边界0相连的0变成1,之后其余的0就是封闭区域
        //或者对0深度优先遍历,找到被1包围的区域
        int n = grid.size(), m = grid[0].size(), ans = 0;
        
        for (int i = 0; i < n; ++i){
            for (int j = 0; j < m; ++j){
                if (grid[i][j] == 0 && dfs(grid, i, j, n, m)){//开始遍历
                    ++ans;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

二、1020. 飞地的数量

给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid ,其中 0 表示一个海洋单元格、1 表示一个陆地单元格。

一次 移动 是指从一个陆地单元格走到另一个相邻(上、下、左、右)的陆地单元格或跨过 grid 的边界。

返回网格中 无法 在任意次数的移动中离开网格边界的陆地单元格的数量。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-enclaves
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。
在这里插入图片描述

学习一下并查集的做法

class UF{
public:
    UF(const vector<vector<int>>& grid){
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        this->parent = vector<int>(m * n);
        this->onEdge = vector<bool>(m * n, false);
        this->rank = vector<int>(m * n);
        for (int i = 0; i < m; ++i){
            for (int j = 0; j < n; ++j){
                if (grid[i][j] == 1){
                    int index = i * n + j;
                    parent[index] = i * n + j;
                    if (i == 0 || i == m - 1 || j == 0 || j == n - 1){
                        onEdge[index] = true;
                    }
                }
            }
        }
    }

    int find (int i){
        if (parent[i] != i){
            parent[i] = find(parent[i]);
        }
        return parent[i];
    }

    void uni(int x, int y){
        int rootx = find(x);
        int rooty = find(y);
        if (rootx != rooty){
            if (rank[rootx] > rank[rooty]){
                parent[rooty] = rootx;
                onEdge[rootx] = onEdge[rootx] | onEdge[rooty];
            }
            else if (rank[rootx] < rank[rooty]){
                parent[rootx] = rooty;
                onEdge[rooty] = onEdge[rootx] | onEdge[rooty];
            }
            else {
                parent[rooty] = rootx;
                onEdge[rootx] = onEdge[rootx] | onEdge[rooty];
                ++rank[rootx];
            }
        }
    }

    bool isOnEdge(int i){
        return onEdge[find(i)];
    }
private:
    vector<int> parent;
    vector<bool> onEdge;
    vector<int> rank;
};

class Solution{
public:
    int numEnclaves(vector<vector<int>>& grid){
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        UF uf(grid);
        for (int i = 0; i < m; ++i){
            for (int j = 0; j < n; ++j){
                if (grid[i][j] == 1){
                    int index = i * n + j;
                    if (j + 1 < n && grid[i][j + 1] == 1){
                        uf.uni(index, index + 1);
                    }
                    if (i + 1 < m && grid[i + 1][j] == 1){
                        uf.uni(index, index + n);
                    }
                }
            }
        }
        int enclaves = 0;
        for (int i = 1; i < m - 1; ++i){
            for (int j = 1; j < n - 1; ++j){
                if (grid[i][j] == 1 && !uf.isOnEdge(i * n + j)){
                    ++enclaves;
                }
            }
        }
        return enclaves;
    }
};

说实话,没太看懂;之后要再仔细看看

三、1905. 统计子岛屿

给你两个 m x n 的二进制矩阵 grid1 和 grid2 ,它们只包含 0 (表示水域)和 1 (表示陆地)。一个 岛屿 是由 四个方向 (水平或者竖直)上相邻的 1 组成的区域。任何矩阵以外的区域都视为水域。

如果 grid2 的一个岛屿,被 grid1 的一个岛屿 完全 包含,也就是说 grid2 中该岛屿的每一个格子都被 grid1 中同一个岛屿完全包含,那么我们称 grid2 中的这个岛屿为 子岛屿 。

请你返回 grid2 中 子岛屿 的 数目 。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/count-sub-islands
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 {
private:
    static constexpr array<array<int , 2>, 4> dirs = {{{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}};
public:
    int countSubIslands(vector<vector<int>>& grid1, vector<vector<int>>& grid2) {
        int m = grid1.size(), n = grid1[0].size();
        auto bfs = [&](int sx, int sy){//值得学习
            queue<pair<int, int>> q;
            q.emplace(sx, sy);
            grid2[sx][sy] = 0;
            //下一为判断包括sx, sy这个点的岛屿是否都在grid1中
            bool check = grid1[sx][sy];
            while (!q.empty()){
                auto [x, y] = q.front();
                q.pop();
                for (int k = 0; k < 4; ++k){
                    int nx = x + dirs[k][0];
                    int ny = y + dirs[k][1];
                    if (nx >= 0 && nx < m && ny >= 0 && ny < n && grid2[nx][ny] == 1){
                        q.emplace(nx, ny);
                        grid2[nx][ny] = 0;//避免重复遍历
                        if (grid1[nx][ny] != 1){//只要有一个不包含,就false
                            check = false;
                        }
                    }
                }
            }
            return check;
        };
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < m; ++i){
            for (int j = 0; j < n; ++j){
                if (grid2[i][j] == 1){
                    ans += bfs(i, j);
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

http://www.niftyadmin.cn/n/1329084.html

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