【LeetCode】731. 图像渲染
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733. 图像渲染
题目描述
有一幅以二维整数数组表示的图画，每一个整数表示该图画的像素值大小，数值在 0 到 65535 之间。
给你一个坐标 (sr, sc) 表示图像渲染开始的像素值（行 ，列）和一个新的颜色值 newColor，让你重新上色这幅图像。
为了完成上色工作，从初始坐标开始，记录初始坐标的上下左右四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点，接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点，……，重复该过程。将所有有记录的像素点的颜色值改为新的颜色值。
最后返回经过上色渲染后的图像。
示例 1:
输入:
image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]
sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解析:
在图像的正中间，(坐标(sr,sc)=(1,1)),
在路径上所有符合条件的像素点的颜色都被更改成2。
注意，右下角的像素没有更改为2，
因为它不是在上下左右四个方向上与初始点相连的像素点。
注意:
image 和 image[0] 的长度在范围 [1, 50] 内。
给出的初始点将满足 0 <= sr < image.length 和 0 <= sc < image[0].length。
image[i][j] 和 newColor 表示的颜色值在范围 [0, 65535]内。
解题思路
典型DFS+BFS，
DFS：递归完成，
BFS：利用队列，
虽然这题真的很简单，但是在动手实现的过程中，我还是踩了非常多的坑，所以想记录一下！
AC代码
（1）DFS
class Solution {
int dir[][]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};
void dfs(int x,int y,int[][] image,int newColor,int color,int[][] viewr){
if(x < 0 || x >= image.length || y < 0 || y >= image[0].length) return;
if(image[x][y] != color) return;
if(viewr[x][y] == -1) return;
image[x][y] = newColor;
viewr[x][y] = -1;
// dfs(x+1,y,image,newColor,color);
// dfs(x-1,y,image,newColor,color);
// dfs(x,y+1,image,newColor,color);
// dfs(x,y-1,image,newColor,color);
for(int i = 0; i < 4; i++){
int xx = x + dir[i][0];
int yy = y + dir[i][1];
dfs(xx,yy,image,newColor,color,viewr);
}
}
public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {
int color = image[sr][sc];
int viewr[][] = new int[image.length][image[0].length];
dfs(sr,sc,image,newColor,color,viewr);
return image;
}
}
（2）DFS（空间优化）
在（1）解法中，我开了一个和image数组一样的viewr数组用于记录点（x,y）是否被访问过，其实可以利用回溯思想省去这部分的开销。
class Solution {
int dir[][]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};
void dfs(int x,int y,int[][] image,int newColor,int color){
if(x < 0 || x >= image.length || y < 0 || y >= image[0].length) return;
if(image[x][y] != color) return;
if(image[x][y] == -1) return;
image[x][y] = -1;
// dfs(x+1,y,image,newColor,color);
// dfs(x-1,y,image,newColor,color);
// dfs(x,y+1,image,newColor,color);
// dfs(x,y-1,image,newColor,color);
for(int i = 0; i < 4; i++){
int xx = x + dir[i][0];
int yy = y + dir[i][1];
dfs(xx,yy,image,newColor,color);
}
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image[x][y] = newColor; //有点回溯的思想，通过递归树和栈就能够理解了！！相当于使用一个特殊值 -1 代替 visited 数组的作用，达到不走回头路的效果
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}
public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {
int color = image[sr][sc];
int viewr[][] = new int[image.length][image[0].length];
dfs(sr,sc,image,newColor,color);
return image;
}
}
（3）BFS
class Solution {
Queue<int[]> q = new LinkedList<>();//利用数组来存坐标x,y是我一开始没想到的。
int dir[][] = {{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}};
void bfs(int[][] image, int x, int y, int newColor,int oldcolor,int[][] viewer){
int[] buf = {x,y};
q.offer(buf);
while(!q.isEmpty()){
int[] arr = q.peek();
for(int i = 0; i < 4; i++){
int xx = arr[0] + dir[i][0];
int yy = arr[1] + dir[i][1];
if(xx>=0&&xx<image.length&&yy>=0&&yy<image[0].length&&viewer[xx][yy]==0&&image[xx][yy]==oldcolor){
int[] temp = {xx,yy};
q.offer(temp);
viewer[xx][yy] = 1;
}
}
viewer[arr[0]][arr[1]] = 1;
image[arr[0]][arr[1]] = newColor;
q.poll();
}
}
public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {
int[][] viewer = new int[image.length][image[0].length];//viewer用来记录点x,y是否访问过。
int oldcolor = image[sr][sc];
bfs(image,sr,sc,newColor,oldcolor,viewer);
return image;
}
}
