LeetCode 队列与BFS--岛屿的数量

tags = ["leetcode","队列","bfs","c++","go"]

岛屿的个数

给定一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，计算岛屿的数量。一个岛被水包围，并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的。你可以假设网格的四个边均被水包围。
示例1：

输入:
11110
11010
11000
00000

输出: 1

示例2：

输入:
11000
11000
00100
00011

输出: 3

分析

这道题的解法有很多，但本帖用广度优先搜索bfs来解答。
本题输入是一个二维数组，判断一个岛屿的要素是判断是否该陆地（1）上下左右是否被水（0）包围，也就是说，岛屿的数量=联通陆地（1）的数量。
bfs算法题解如下，通过找到为岛（1）的初始点，然后对临近的岛屿进行依次访问，利用队列对访问的岛屿进行储存，如下列图示:

  +----->
+-+
+1|1 1 1 0
+-+
| 1 1 0 1 0
|
v 1 1 0 0 0

    0 0 0 0 0

当找到初始（1）的时候，将其坐标入队，依据队列的fifo特性，从队列中取出坐标，对其坐标的上下左右元素进行访问，如果临近的元素为陆地（1），则将其坐标加入队列中等待访问，如果该元素已经被访问，则跳过，重复这一过程，直到队列为空，说明元素周围再也没有陆地，便可看作岛屿。访问过的（1）认为的变为（0）便于后续对未访问的陆地进行查找,岛屿的数量就等于队列为空的遍历次数。其代码如下：

c++实现

class solution {
private:
        queue<int> que;
        int count=0;
        int x=0;
        int y=0;
        int xx=0;
        int yy=0;
public:
    int numislands(vector<vector<char>>& grid) {
        int rows=grid.size();
        int cols=rows>0?grid[0].size():0;
        int dx[]={-1,0,1,0};
        int dy[]={0,1,0,-1};
        if(rows==0||cols==0){
            return 0;
        }
        for(int i=0;i<rows;i++){
            for(int j=0;j<cols;j++){
                //cout<<rows<<cols<<endl;//外部两个for循环为从上到下从左到右寻找未访问的陆地，因为访问过的陆地都已经被置零
                if(grid[i][j]=='1'){
                    que.push(i);
                    que.push(j); 
                    grid[i][j]='0';
                    while(!que.empty()){
                        x=que.front();
                        que.pop();
                        y=que.front();
                        que.pop();
                        for(int k=0;k<4;k++){
                            xx=x+dx[k];
                            yy=y+dy[k];
                            if(xx<0||xx>=rows||yy<0||yy>=cols){
                                continue;
                            }
                            if(grid[xx][yy]=='1'){
                                grid[xx][yy]='0';
                                que.push(xx);
                                que.push(yy);
                            }
                        }
                    }
                    count++;//队列为空的次数=岛屿的数量
                }
            }
        }
        return count;
    }
};

go实现

由于go语言没有队列queue包，我们自己建一个：

package queue
//item any type's item
type item interface {
}
//itemqueue is store items
type itemqueue struct {
    items []item
}
//itemqueuer is a interface
type itemqueuer interface {
    new() itemqueue
    push(t item)
    pop() *item
    empty() bool
    size() int
}
//push a new item
func (s *itemqueue) push(t item) {
    s.items = append(s.items, t)
}

//pop a front item
func (s *itemqueue) pop() {
    s.items = s.items[1:]
}
//empty of items
func (s *itemqueue) empty() bool {
    return len(s.items) == 0
}
//size of items
func (s *itemqueue) size() int {
    return len(s.items)
}
//front of items
func (s *itemqueue) front() item {
    return s.items[0]
}
//back of items
func (s *itemqueue) back() item {
    return s.items[len(s.items)-1]
}

我们用接口实现了类似c++泛型的queue类，下面是go语言实现：

package main
import (
    "fmt"
    "self/queue"
    "time"
)
var que queue.itemqueue//声明一个队列变量
var m = [][]byte{
    {'1', '1', '0', '1', '0'},
    {'1', '1', '0', '1', '0'},
    {'1', '1', '0', '1', '1'},
    {'0', '0', '1', '1', '0'},
}
func main() {
    start := time.now()
    coun := numislands(m)
    fmt.printf("the num of isl is %v", coun)
    cost := time.since(start)
    fmt.printf("cost %s", cost)
}
func numislands(grid [][]byte) int {
    var que queue.itemqueue
    var x, y, xx, yy, count, rows, cols int = 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
    rows = len(grid)
    if rows > 0 {
        cols = len(grid[0])
    } else {
        cols = 0
    }
    var dx, dy = []int{-1, 0, 1, 0}, []int{0, 1, 0, -1}
    if rows == 0 || cols == 0 {
        return 0
    }
    for i := 0; i < rows; i++ {
        for j := 0; j < cols; j++ {
            if grid[i][j] == '1' {
                que.push(i)
                que.push(j)
                grid[i][j] = '0'
                for !que.empty() {
                    x = que.front().(int)//因为储存的是坐标，所以是int，这里要强制转化，因为que.front()返回的是interface{}类型
                    que.pop()
                    y = que.front().(int)
                    que.pop()
                    for k := 0; k < 4; k++ {
                        xx = x + dx[k]
                        yy = y + dy[k]
                        if xx < 0 || xx >= rows || yy < 0 || yy >= cols {
                            continue
                        }
                        if grid[xx][yy] == '1' {
                            grid[xx][yy] = '0'
                            que.push(xx)
                            que.push(yy)
                        }
                    }
                }
                count++
            }
        }
    }
    return count
}