深度优先搜索：水域大小

问题：你有一个用于表示一片土地的整形矩阵land，该矩阵中每个点的值代表对应地点的海拔高度。若值为0则表示水域。

　　　由垂直、水平或对角线相连的水域为池塘。池塘的大小是指相连接的水域的个数。编写一个方法来计算矩阵中所有

　　    池塘的大小，返回值需要从小到大排序。

示例：

输入：
[
  [0， 2,  1,  0]，   
  [0， 1,  0,  1]，
  [1， 1,  0,  1]，
  [0， 1,  0,  1]
]
输出：
  [1,  2,  4]

（隐藏提示1：如果给你一个指代水的单元格的行和列，你如何找到所有相邻的水域？）

（隐藏提示2：尝试使用递归计算含水单元格的数量）

（隐藏提示3：你如何确保不会再一次访问相同的单元格？你可以思考一下深度优先搜索如何在图上工作）

 

用C++解决如上问题：

class Solution{
public：
   vector<int> pondSizes(vector<vecotr<int>> &land)
　 {
   　　vector<int> res;
      for(int i = 0; i < land.size(); i++)
      {
          for(int j = 0; j < land[i].size(); j++)
         {
              int count = 0;
              if(land[i][j] == 0)
             {
                 dfs(i, j, land, count); //进行一次有效的dfs
                 if(count != 0)           //如果搜索结果不为0，则进行一次有效的计数
                        res.push_back(count);
             }
         }

      }
      sort(res.begin(), res.end()); //对容器中已计数的count进行大小排序
      return res;
   }

　　void dfs(int x, int y, vector<vector<int>> &land, int count)
   {
        land[x][y] = -1； //对水域染色
        count++；
        ind dx[8] = {0,1,1,1,0,-1,-1,-1}, dy[8] = {1,1,0,-1,-1,-1,0,1}; //以原点为基准的8个方向数组
        for(int i = 0; i < 8; i++)
        {
            int x1 = dx[i] + x;
            int y1 = dy[i] + y;
            if(x1 >=0 && x1 < land.size() && y1 >= 0 && y1 < land[0].size() && land[x][y] == 0) //在8个方向内且是水塘
                dfs(x1, y1, land, count); //继续深度搜索
        }
   }
}；