Leecode DFS深度优先搜索

定义

图解
深度优先搜索（缩写DFS）有点类似广度优先搜索，也是对一个连通图进行遍历的算法。它的思想是从一个顶点V0开始，沿着一条路一直走到底，如果发现不能到达目标解，那就返回到上一个节点，然后从另一条路开始走到底，这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念。

网格类问题的 DFS 遍历方法

网格问题的基本概念

我们首先明确一下岛屿问题中的网格结构是如何定义的，以方便我们后面的讨论。
网格问题是由 m * n 个小方格组成一个网格，每个小方格与其上下左右四个方格认为是相邻的，要在这样的网格上进行某种搜索。
岛屿问题是一类典型的网格问题。每个格子中的数字可能是 0 或者 1。我们把数字为 0 的格子看成海洋格子，数字为 1 的格子看成陆地格子，这样相邻的陆地格子就连接成一个岛屿。
在这样一个设定下，就出现了各种岛屿问题的变种，包括岛屿的数量、面积、周长等。不过这些问题，基本都可以用 DFS 遍历来解决。

994. 腐烂的橘子

解答

"""
1、首先分别将腐烂的橘子和新鲜的橘子保存在两个集合中；
2、模拟广度优先搜索的过程，方法是判断在每个腐烂橘子的四个方向上是否有新鲜橘子，如果有就腐烂它。每腐烂一次时间加 +1，并剔除新鲜集合里腐烂的橘子；
3、当橘子全部腐烂时结束循环。
"""
# 整洁版
class Solution:def orangesRotting(self, grid):row = len(grid)col = len(grid[0])rotten = {(i, j) for i in range(row) for j in range(col) if grid[i][j] == 2}  # 腐烂集合fresh = {(i, j) for i in range(row) for j in range(col) if grid[i][j] == 1}  # 新鲜集合time = 0while fresh:if not rotten: return -1rotten = {(i + di, j + dj) for i, j in rotten for di, dj in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] if(i + di, j + dj) in fresh}  # 即将腐烂的如果在新鲜的集合中，就将它腐烂fresh -= rotten  # 剔除腐烂的time += 1return time# 描述版
class Solution:def orangesRotting(self, grid):#  腐烂橘子集合、新鲜橘子集合fresh, rotten = set(), set()n, m = len(grid), len(grid[0])for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 2:rotten.add((i, j))elif grid[i][j] == 1:fresh.add((i, j))time = 0directions = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]# 遍历腐烂橘子集合，向各个方位腐烂新鲜的橘子 while fresh:if not rotten:return -1# 即将腐烂的如果在新鲜的集合中，就将它腐烂temp_rotten = set()for i, j in directions:for di, dj in rotten:if (di + i, dj + j) in fresh:temp_rotten.add((di + i, dj + j))rotten = temp_rotten# 将新鲜的橘子腐烂fresh -= temp_rottentime += 1return time

463. 岛屿的周长

给定一个 row x col 的二维网格地图 grid ，其中：grid[i][j] = 1 表示陆地， grid[i][j] = 0 表示水域。

示例 1：
输入：grid = [[0,1,0,0],[1,1,1,0],[0,1,0,0],[1,1,0,0]]
输出：16
解释：它的周长是上面图片中的 16 个黄色的边

解答

class Solution:def islandPerimeter(self, grid):n, m = len(grid), len(grid[0])directions = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]ans = 0for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] != 1:continueans += 4for di, dj in directions:temp_i = di + itemp_j = dj + j# 判断新的坐标有没有越界，并且是否又相连的区域；if all([temp_i >= 0, temp_i <= n - 1, temp_j >= 0, temp_j <= m - 1, grid[temp_i][temp_j] == 1]):ans -= 1return ans

130. 被围绕的区域

给你一个 m x n 的矩阵 board ，由若干字符 'X' 和 'O' ，找到所有被 'X' 围绕的区域，并将这些区域里所有的 'O' 用 'X' 填充。
示例 1：
输入：board = [["X","X","X","X"],["X","O","O","X"],["X","X","O","X"],["X","O","X","X"]]
输出：[["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","O","X","X"]]

解答

"""1、获取网格的边界2、遍历边界，把相连的并且为O的位置进行转换为*3、还原，把*转换为O，其他的转换为#
"""class Solution:def solve(self, board):def dfs(i, j):if board[i][j] == "O":board[i][j] = "*"for di, dj in directions:tempi, tempj = di + i, dj + j# 判断边界if tempi >= 0 and tempi <= n - 1 and tempj >= 0 and tempj <= m - 1:dfs(tempi, tempj)n, m = len(board), len(board[0])directions = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]# 获取边界,由边界向里面寻找res = set()for j in range(m):dfs(0, j)dfs(n - 1, j)for i in range(n):dfs(i, 0)dfs(i, m - 1)for i in range(n):for j in range(m):board[i][j] = "O" if board[i][j] == "*" else "X"

695. 岛屿的最大面积

给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。
岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在 水平或者竖直的四个方向上 相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
岛屿的面积是岛上值为 1 的单元格的数目。
计算并返回 grid 中最大的岛屿面积。如果没有岛屿，则返回面积为 0 。

解答

"""
思路和上一题一样，不过本次需要递归统计每次查找的数量。
"""
class Solution:def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:def dfs(i, j):# 判断边界if not (i >= 0 and i <= n - 1 and j >= 0 and j <= m - 1 and grid[i][j] == 1):return 0num, grid[i][j] = 1, 0for di, dj in [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]:tempi, tempj = di + i, dj + jnum += dfs(tempi, tempj)return numn, m, ans = len(grid), len(grid[0]), 0for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:ans = max(ans, dfs(i, j))return ans

Leecode DFS深度优先搜索相关推荐

图：DFS(深度优先搜索)图解分析代码实现
文章目录一.简介二.图的建立 2.1建立图类 2.2建立图三.DFS 3.1图解 3.2代码一.简介图的DFS(深度优先搜索)与BFS(广度优先搜索)是图的两种遍历方式. 主要区别在于当到达 ...
DFS——深度优先搜索基础
[0]README 0.1) 本文总结于数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在 review DFS--深度优先搜索的基础知识: [1]深度优先搜索的应用 1.1)深度优先搜索算法描述(转自 ...
【算法】蓝桥杯dfs深度优先搜索之排列组合总结
[导航] 上一篇文章 → <[算法]蓝桥杯dfs深度优先搜索之凑算式总结> 为了重申感谢之意,再次声明下文的大部分灵感均来自于[CSDN]梅森上校<JAVA版本:DFS算法题解两 ...
dfs深度优先搜索_图的深度优先搜索（DFS）
dfs深度优先搜索 Depth First Search (DFS) is an algorithm that searches a graph/tree, in a depth-wise manne ...
【蓝桥杯C/C++】专题五：DFS深度优先搜索
专题五:DFS深度优先搜索目录专题五:DFS深度优先搜索前言什么是回溯法如何理解回溯法回溯法解决的问题回溯法模板 1 .回溯函数模板返回值以及参数 2. 回溯函数终止条件 3 .回溯搜索 ...
DFS(深度优先搜索)算法实现
2 DFS算法 DFS(深度优先搜索)算法,搜索过程是类似于不撞南墙不回头的意思,DFS一般使用堆栈(先入后出)这种数据结构实现,由此一来,以初始起点为中心进行搜索,首先是周围点加入到堆栈中,起始点搜 ...
“暴力美学1”——DFS深度优先搜索
作为新时代青年,"暴力"二字似乎离我们十分遥远,大多数时候我们只能够在电影或者电视剧上接触这个概念暴力二字或许是个贬义词,但若是我们在后面加上美学二字,或许就是一个值得推敲的词汇 ...
张三踩瓷砖：C++用DFS深度优先搜索解POJ1979 Red and Black问题
POJ1979 Red and Black 题目链接: POJ1979 Red and Black 简单理解一下题目: 张三站在一个长方形的房间里,房间里铺满了方形瓷砖,瓷砖有红色和黑色两种,他站在其 ...
【算法】蓝桥杯dfs深度优先搜索之图连通总结
前言上两篇文章 → <[算法]蓝桥杯dfs深度优先搜索之排列组合总结> → <[算法]蓝桥杯dfs深度优先搜索之凑算式总结> 为了重申感谢之意,第三次声明下文的 ...

Leecode DFS深度优先搜索

定义

网格类问题的 DFS 遍历方法

994. 腐烂的橘子

463. 岛屿的周长

130. 被围绕的区域

695. 岛屿的最大面积

Leecode DFS深度优先搜索相关推荐

最新文章

热门文章