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      【C++BFS】1162. 地图分析

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      【C++BFS】1162. 地图分析

      2025-02-18 07:28:44 阅读次数:11

      BFS,grid,单元格,算法,距离

      本文涉及知识点

      C++BFS算法

      LeetCode1162. 地图分析

      你现在手里有一份大小为 n x n 的 网格 grid,上面的每个 单元格 都用 0 和 1 标记好了。其中 0 代表海洋,1 代表陆地。
      请你找出一个海洋单元格,这个海洋单元格到离它最近的陆地单元格的距离是最大的,并返回该距离。如果网格上只有陆地或者海洋,请返回 -1。
      我们这里说的距离是「曼哈顿距离」( Manhattan Distance):(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个单元格之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。
      示例 1:

      输入:grid = [[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]
      输出:2
      解释:
      海洋单元格 (1, 1) 和所有陆地单元格之间的距离都达到最大,最大距离为 2。
      示例 2:

      输入:grid = [[1,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]
      输出:4
      解释:
      海洋单元格 (2, 2) 和所有陆地单元格之间的距离都达到最大,最大距离为 4。

      提示:

      n == grid.length
      n == grid[i].length
      1 <= n <= 100
      grid[i][j] 不是 0 就是 1

      C++BFS

      曼哈顿距离,某条最短路径p1:{c1,c2 ⋯ \cdots ⋯cn-1,cn} ,则c1到cn-1的最短路径p2经过的单格数是n-1。
      用反证法来证明:
      如果p2的最短路径经过的单格数大于n-1,则p1经过的单格数也大于n。
      如果p2的最短路径经过的单格数小于n-1,则用p2替换p1的前n-1个单格,则p2经过的单格数也小于n-1。
      BFS的状态表示:leves[0]记录所有陆地单格,leves[i]记录距离陆地i的海洋单格。
      BFS的后续状态:通过next枚举cur的四连通临接点,next必须是海洋。
      BFS的初始状态:leves[0]记录所有陆地单格。
      BFS的返回值:vDis的最大值,如果为0,则改为-1。
      BFS的重复处理:利用vDis出重。

      代码

      核心代码

      class Solution {
      		public:
      			int maxDistance(vector<vector<int>>& grid) {
      				m_r = grid.size();
      				m_c = grid[0].size();
      				vector<vector<pair<int,int>>> vNeiBo(m_r * m_c); 				
      				auto AddNeiBo =[&](int r,int c,int r1,int c1) {
      					if ((r1 < 0) || (r1 >= m_r)) { return; }
      					if ((c1 < 0) || (c1 >= m_c)) { return; }
      					if (0 != grid[r1][c1]) { return; }
      					vNeiBo[Mask(r, c)].emplace_back(r1, c1);
      				};
      				vector<int> vDis(m_r * m_c,-1);
      				queue<pair<int, int>> que;
      				auto Add = [&](int r, int c,int iDis) {
      					if (-1 != vDis[Mask(r, c)]) { return; }
      					vDis[Mask(r, c)] = iDis;
      					que.emplace(r, c);
      				};
      				for (int r = 0; r < m_r; r++) {
      					for (int c = 0; c < m_c; c++) {
      						AddNeiBo(r, c, r + 1, c);
      						AddNeiBo(r, c, r - 1, c);
      						AddNeiBo(r, c, r , c + 1);
      						AddNeiBo(r, c, r , c - 1);
      						if (1 == grid[r][c]) { Add(r, c, 0); }
      					}
      				}
      				while (que.size()) {
      					const auto [r,c] = que.front();
      					que.pop();
      					for (const auto& [r1,c1] : vNeiBo[Mask(r,c)]) {
      						Add(r1, c1, vDis[Mask(r, c)] + 1);
      					}
      				}
      				const int iMax = *std::max_element(vDis.begin(), vDis.end());
      				return (0 == iMax) ? -1 : iMax;
      			}
      			inline int Mask(int r, int c) { return m_c * r + c; }
      			int m_r, m_c;
      		};
      

      单元测试

      vector<vector<int>> grid;
      		TEST_METHOD(TestMethod1)
      		{
      			grid = { {1} };
      			auto res = Solution().maxDistance(grid);
      			AssertEx(-1, res);
      		}
      		TEST_METHOD(TestMethod2)
      		{
      			grid = { {0} };
      			auto res = Solution().maxDistance(grid);
      			AssertEx(-1, res);
      		}
      		TEST_METHOD(TestMethod11)
      		{
      			grid = { {1,0,1},{0,0,0},{1,0,1} };
      			auto res = Solution().maxDistance(grid);
      			AssertEx(2, res);
      		}
      		TEST_METHOD(TestMethod12)
      		{
      			grid = { {1,0,0},{0,0,0},{0,0,0} };
      			auto res = Solution().maxDistance(grid);
      			AssertEx(4, res);
      		}
      
      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/he_zhidan/article/details/140583486,作者:闻缺陷则喜何志丹,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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