LeetCode 队列与BFS--岛屿的数量
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岛屿的个数
给定一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，计算岛屿的数量。一个岛被水包围，并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的。你可以假设网格的四个边均被水包围。
示例1：
输入:
11110
11010
11000
00000
输出: 1
示例2：
输入:
11000
11000
00100
00011
输出: 3
分析
这道题的解法有很多，但本帖用广度优先搜索BFS来解答。
本题输入是一个二维数组，判断一个岛屿的要素是判断是否该陆地（1）上下左右是否被水（0）包围，也就是说，岛屿的数量=联通陆地（1）的数量。
BFS算法题解如下，通过找到为岛（1）的初始点，然后对临近的岛屿进行依次访问，利用队列对访问的岛屿进行储存，如下列图示:
+----->
+-+
+1|1 1 1 0
+-+
| 1 1 0 1 0
|
v 1 1 0 0 0
0 0 0 0 0
当找到初始（1）的时候，将其坐标入队，依据队列的FIFO特性，从队列中取出坐标，对其坐标的上下左右元素进行访问，如果临近的元素为陆地（1），则将其坐标加入队列中等待访问，如果该元素已经被访问，则跳过，重复这一过程，直到队列为空，说明元素周围再也没有陆地，便可看作岛屿。访问过的（1）认为的变为（0）便于后续对未访问的陆地进行查找,岛屿的数量就等于队列为空的遍历次数。其代码如下：
C++实现
class Solution {
private:
queue<int> que;
int count=0;
int x=0;
int y=0;
int xx=0;
int yy=0;
public:
int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
int rows=grid.size();
int cols=rows>0?grid[0].size():0;
int dx[]={-1,0,1,0};
int dy[]={0,1,0,-1};
if(rows==0||cols==0){
return 0;
}
for(int i=0;i<rows;i++){
for(int j=0;j<cols;j++){
//cout<<rows<<cols<<endl;//外部两个for循环为从上到下从左到右寻找未访问的陆地，因为访问过的陆地都已经被置零
if(grid[i][j]=='1'){
que.push(i);
que.push(j);
grid[i][j]='0';
while(!que.empty()){
x=que.front();
que.pop();
y=que.front();
que.pop();
for(int k=0;k<4;k++){
xx=x+dx[k];
yy=y+dy[k];
if(xx<0||xx>=rows||yy<0||yy>=cols){
continue;
}
if(grid[xx][yy]=='1'){
grid[xx][yy]='0';
que.push(xx);
que.push(yy);
}
}
}
count++;//队列为空的次数=岛屿的数量
}
}
}
return count;
}
};
Go实现
由于go语言没有队列queue包，我们自己建一个：
package queue
//Item any type's item
type Item interface {
}
//ItemQueue is store items
type ItemQueue struct {
items []Item
}
//ItemQueuer is a interface
type ItemQueuer interface {
New() ItemQueue
Push(t Item)
Pop() *Item
Empty() bool
Size() int
}
//Push a new item
func (s *ItemQueue) Push(t Item) {
s.items = append(s.items, t)
}
//Pop a front item
func (s *ItemQueue) Pop() {
s.items = s.items[1:]
}
//Empty of items
func (s *ItemQueue) Empty() bool {
return len(s.items) == 0
}
//Size of items
func (s *ItemQueue) Size() int {
return len(s.items)
}
//Front of items
func (s *ItemQueue) Front() Item {
return s.items[0]
}
//Back of items
func (s *ItemQueue) Back() Item {
return s.items[len(s.items)-1]
}
我们用接口实现了类似C++泛型的queue类，下面是go语言实现：
package main
import (
"fmt"
"self/queue"
"time"
)
var que queue.ItemQueue//声明一个队列变量
var m = [][]byte{
{'1', '1', '0', '1', '0'},
{'1', '1', '0', '1', '0'},
{'1', '1', '0', '1', '1'},
{'0', '0', '1', '1', '0'},
}
func main() {
start := time.Now()
coun := numIslands(m)
fmt.Printf("the num of isl is %v", coun)
cost := time.Since(start)
fmt.Printf("Cost %s", cost)
}
func numIslands(grid [][]byte) int {
var que queue.ItemQueue
var x, y, xx, yy, count, rows, cols int = 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
rows = len(grid)
if rows > 0 {
cols = len(grid[0])
} else {
cols = 0
}
var dx, dy = []int{-1, 0, 1, 0}, []int{0, 1, 0, -1}
if rows == 0 || cols == 0 {
return 0
}
for i := 0; i < rows; i++ {
for j := 0; j < cols; j++ {
if grid[i][j] == '1' {
que.Push(i)
que.Push(j)
grid[i][j] = '0'
for !que.Empty() {
x = que.Front().(int)//因为储存的是坐标，所以是int，这里要强制转化，因为que.Front()返回的是interface{}类型
que.Pop()
y = que.Front().(int)
que.Pop()
for k := 0; k < 4; k++ {
xx = x + dx[k]
yy = y + dy[k]
if xx < 0 || xx >= rows || yy < 0 || yy >= cols {
continue
}
if grid[xx][yy] == '1' {
grid[xx][yy] = '0'
que.Push(xx)
que.Push(yy)
}
}
}
count++
}
}
}
return count
}
