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      BFS:Floodfill算法

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      BFS:Floodfill算法

      2025-01-17 09:05:56 阅读次数:13

      bfs,LeetCode,力扣,数组,标记,矩阵,遍历

      Floodfill,翻译为洪水灌溉,而floodfill算法本质上是为了解决在矩阵中性质相同的联通块问题。

       一、图像渲染

      . - 力扣(LeetCode)

      BFS:Floodfill算法

              与dfs一样,从指定的起点开始向四个方向扩展,区别就是用之前通过参数将下标关系传递给dfs,而现在是将下标关系的键值对传给queue。

      class Solution {
      public:
       //定义4个方向
          int dx[4]={0,0,1,-1};
          int dy[4]={1,-1,0,0};
          typedef pair<int,int> PII;
          vector<vector<int>> floodFill(vector<vector<int>>& image, int sr, int sc, int color) 
          {
            //采用BFS算法解决floodfill算法,  解决相同性质的矩阵联通块问题
             int prev=image[sr][sc];
             if(prev==color) return image;
             int m=image.size(),n=image[0].size();
             queue<PII> q;//队列
             q.emplace(sr,sc);
             while(!q.empty())
             {
               //先修改当前位置
               auto [a,b]=q.front();//c++14的玩法
               q.pop();
               image[a][b]=color;//修改成color
               for(int k=0;k<4;++k) 
               {
                  int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                  if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&& image[x][y]==prev)
                       q.emplace(x,y);
               }
             }
             return image;
          }
      };

       二、岛屿数量

      . - 力扣(LeetCode)

       BFS:Floodfill算法

        1.  因为要计算岛屿的数量,所以我们每进行一次bfs就要统计一下该岛屿,因为我们可以将bfs单独封装成一个函数。

        2.在扩展的时候,我们需要标记我们扩展过的网格,这里有两种方案:

      (1)修改值,但是修改值会改变原数据,必须要想办法修改回来。

      (2)标记数组(常用),相同大小的标记数组,将探索过的网格标记为true

      class Solution {
      public:
          int dx[4]={1,-1,0,0};
          int dy[4]={0,0,1,-1};
          typedef pair<int,int> PII;
          int m,n;//因为要单独封装一个BFS
          bool check[301][301];//标记数组 看看哪些点是选过的 
          int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
              //ret统计一共有多少个联通块
              int ret=0;
              //直接修改原数组的话 可能会有问题
              m=grid.size();
              n=grid[0].size();
              for(int i=0;i<m;++i)
                for(int j=0;j<n;++j)
                   if(grid[i][j]=='1'&&check[i][j]==false) 
                   {
                      ++ret;
                      bfs(grid,i,j);
                   }
             return ret;
          }
          void bfs(vector<vector<char>>& grid,int i,int j)
          {
              queue<PII> q;//队列统计下标实现BFS
              q.emplace(i,j);
              check[i][j]=true;
              while(!q.empty())
              {
                  auto [a,b]=q.front();
                  q.pop();
                  for(int k=0;k<4;++k)
                  {
                      int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                      if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&grid[x][y]=='1'&&check[x][y]==false)
                      {
                         q.emplace(x,y);
                         check[x][y]=true;
                      }
                  }
              }
           }
      };

      三、岛屿的最大面积

      . - 力扣(LeetCode)

      BFS:Floodfill算法

               我们需要统计每个岛屿的大小,所以我们可以将bfs单独封装成一个函数,然后利用他的返回值返回岛屿的大小,在主函数中去更新找到最大值。 

      class Solution {
      public:
          int dx[4]={1,-1,0,0};
          int dy[4]={0,0,1,-1};
          typedef pair<int,int> PII;
          int m,n;//因为要单独封装一个BFS
          bool check[50][50];//标记数组 看看哪些点是选过的
          int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) 
          {
              int ret=0;//统计最大岛屿数量
              m=grid.size(),n=grid[0].size();
              for(int i=0;i<m;++i)
                for(int j=0;j<n;++j)
                   if(grid[i][j]==1&&check[i][j]==false)
                       ret=max(bfs(grid,i,j),ret);
                  return ret;
          }
          int bfs(vector<vector<int>>& grid,int i,int j)
          {
              queue<PII> q;
              q.emplace(i,j);
              check[i][j]=true;
              int count=1;
              while(!q.empty())
              {
                  auto [a,b]=q.front();
                  q.pop();
                  for(int k=0;k<4;++k)
                  {
                      int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                      if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&grid[x][y]==1&&check[x][y]==false)
                        {
                          check[x][y]=true;
                          q.emplace(x,y);
                          ++count;
                        }
                  }
              }
              return count;
          }
      };

       四、被围绕的区域

      . - 力扣(LeetCode)

      BFS:Floodfill算法

              如果直接做的话,我们会发现如果我们处理一个区域的时候一旦触碰到边界,那么就全部需要回头。或者说得先遍历一遍,确认这个联通块没有触碰边界,然后再遍历一次去标记,这样显然效率是很低的。因此我们的解决方案就是正难则反。 

      (1)先从边界走一波bfs,将O全部修改成 .

      (2)然后遍历矩阵(遍历矩阵的时候可以顺便还原,所以这个地方我们就不需要设置标记数组),将剩下的O修改成X,然后将.还原成O。

      class Solution {
      public:
          const int dx[4]={1,-1,0,0};
          const int dy[4]={0,0,1,-1};
          typedef pair<int,int> PII;
          int m,n;//因为要单独封装一个BFS
          void solve(vector<vector<char>>& board) {
            m=board.size(),n=board[0].size();
            //先处理第一行和最后一行
            for(int j=0;j<n;++j)
            {
              if(board[0][j]=='O') bfs(board,0,j);
              if(board[m-1][j]=='O') bfs(board,m-1,j);
            }
            //处理第一列和最后一列
            for(int i=0;i<m;++i)
            {
              if(board[i][0]=='O') bfs(board,i,0);
              if(board[i][n-1]=='O') bfs(board,i,n-1);
            }
            //进行复原
            for(int i=0;i<m;++i)
             for(int j=0;j<n;++j)
               if(board[i][j]=='O') board[i][j]='X';
                else if(board[i][j]=='.') board[i][j]='O';
          }
          void bfs(vector<vector<char>>& board,int i,int j)
          {
              queue<PII> q;
              q.emplace(i,j);
              board[i][j]='.';
              while(!q.empty())
              {
                  auto [a,b]=q.front();
                  q.pop();
                  for(int k=0;k<4;++k) 
                  {
                      int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                      if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&board[x][y]=='O')
                        {
                          q.emplace(x,y);
                          board[x][y]='.';
                        }
                  }
              }
          }
      };

      五、太平洋大西洋水流问题

      . - 力扣(LeetCode)

      BFS:Floodfill算法

              如果我们直接做的话,显然需要需要遍历矩阵,然后每遍历一个点就要判断该点是否可以同时流向太平洋和大西洋,显然这样是十分麻烦的。因此我们的思路就是正难则反。

       (1)从矩阵的边界开始逆推(从低往高处流)

      (2)用两个标记数组进行标记,一个标记表示可以流向太平洋,另一个标记可以流向大西洋,最后我们将两个标记数组都标记过的坐标进行统计并返回即可。

      class Solution {
      public:
          const int dx[4]={0,0,-1,1};
          const int dy[4]={1,-1,0,0};
          int m,n;
          vector<vector<int>> pacificAtlantic(vector<vector<int>>& h) 
          {
             //正难则反  用两个标记数组,用边界去往中间走,将能走的位置给标记了
             //最后两个标记数组都被标记的地方就是我们最终的结果
             m=h.size(),n=h[0].size();
             //定义两个标记数组
             vector<vector<bool>> atl(m,vector<bool>(n));
             auto pac=atl;
             //先探索行
             for(int i=0;i<m;++i) 
             {
              bfs(h,i,0,pac);
              bfs(h,i,n-1,atl);
             }
             //探索列
              for(int j=0;j<n;++j) 
             {
              bfs(h,0,j,pac);
              bfs(h,m-1,j,atl);
             }
             //遍历一下 如果标记数组都存在,就返回结果
             vector<vector<int>> ret;
             for(int i=0;i<m;++i)
               for(int j=0;j<n;++j)
                 if(pac[i][j]&&atl[i][j])
                   ret.push_back({i,j});
             return ret;
          }
      
          void bfs(vector<vector<int>>& h,int i,int j,vector<vector<bool>>&vis)
          {
              queue<pair<int,int>> q;
              q.emplace(i,j);
              vis[i][j]=true;
              while(!q.empty())
              {
                  auto [a,b]=q.front();
                  q.pop();
                  for(int k=0;k<4;++k)
                   {
                      int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                      if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&h[x][y]>=h[a][b]&&vis[x][y]==false)
                        {
                          q.emplace(x,y);
                          vis[x][y]=true;
                        }
                   }
              }
          }
      };

       六、扫雷游戏(重点)

      . - 力扣(LeetCode)

      BFS:Floodfill算法

               这题用dfs不需要标记数组,而用bfs需要用到标记数组,因为深度优先会将一个方格能扩展的都给扩展了,此时都在数组中会进行修改,但是广度优先是先把要扩展的全都丢进队列,然后再一个个处理,所以bfs需要一个标记数组来帮助我们。 

      class Solution {
      public:
          int dx[8]={0,0,1,-1,1,1,-1,-1};
          int dy[8]={1,-1,0,0,1,-1,1,-1}; //周围的八个方向
          int m,n;
          vector<vector<char>> updateBoard(vector<vector<char>>& board, vector<int>& click) {
             m=board.size(),n=board[0].size();
             int x=click[0],y=click[1];
             if(board[x][y]=='M') board[x][y]='X';
             else bfs(board,x,y);//不是雷,就向外扩展
             return board;
          }
          void bfs(vector<vector<char>>& board,int i,int j)
          {
            queue<pair<int,int>> q;
            vector<vector<bool>> vis(m,vector<bool>(n));//标记数组
            q.emplace(i,j);
            vis[i][j]=true;
            while(!q.empty())
            {
              auto[a,b]=q.front();
              q.pop();
              int count=0;//数雷
              for(int k=0;k<8;++k)
              {
                  int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                  if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&board[x][y]=='M') ++count;
              }
              if(count) board[a][b]='0'+count;
              else
              {
                  //如果是B的话,需要将相邻的都丢到队列中
                  board[a][b]='B';
                  for(int k=0;k<8;++k)
                  {
                  int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                  if(x>=0&&x<m&&y>=0&&y<n&&board[x][y]=='E'&&vis[x][y]==false) 
                  {
                      q.emplace(x,y);
                      vis[x][y]=true;
                  }
                }
              }
            }
          }
      };

      七、衣柜整理

      . - 力扣(LeetCode)

      class Solution {
      public:
          const int dx[2]={1,0};
          const int dy[2]={0,1};
          bool vis[100][100];
          int m,n,cnt;
          int wardrobeFinishing(int _m, int _n, int _cnt) {
              m=_m,n=_n,cnt=_cnt;
              int ret=0;//统计需要整理的格子
              queue<pair<int,int>> q;
              q.emplace(0,0);
              vis[0][0]=true;
              while(!q.empty())
              {
                  auto[a,b]=q.front();
                  q.pop();
                  ++ret;
                  for(int k=0;k<2;++k)
                  {
                      int x=dx[k]+a,y=dy[k]+b;
                      if(x<m&&y<n&&vis[x][y]==false&&check(x,y)) 
                       {
                          q.emplace(x,y);
                          vis[x][y]=true;
                       }
                  }
              }
              return ret;
          }
          //检查这个格子能否整理
          bool check(int i,int j)
          {
              int temp=0;
              while(i)
              {
                  temp+=(i%10);
                  i/=10;
              }
               while(j)
              {
                  temp+=(j%10);
                  j/=10;
              }
              return temp<=cnt;
          }
      };
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_51142926/article/details/139362405,作者:✿༺小陈在拼命༻✿,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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