力扣算法：島嶼數量

原題：

來源：力扣（LeetCode）
鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands

給你一個由 '1'（陸地）和 '0'（水）組成的的二維網格，請你計算網格中島嶼的數量。

島嶼總是被水包圍，並且每座島嶼只能由水平方向或豎直方向上相鄰的陸地連接形成。

此外，你可以假設該網格的四條邊均被水包圍。

示例 1:

輸入:
11110
11010
11000
00000
輸出: 1
示例 2:

輸入:
11000
11000
00100
00011
輸出: 3
解釋: 每座島嶼只能由水平和/或豎直方向上相鄰的陸地連接而成。

 

解題思路：

　　我采用的方式類似於廣度遍歷的方式。如果該位置是 ‘1’ 則入隊，然后判斷其上下左右是否為 ‘1’ ，1入隊，0不操作。然后出隊。通過循環可以找到連接的島嶼。在入隊的同時將該位置重置為‘0’

       具體代碼如下

 

public int numIslands(char[][] grid) {
        int num=0; 
        for(int i=0;i<grid.length;i++){
            for(int j=0;j<grid[i].length;j++){
                if(grid[i][j]=='1'){
                    num++;
                    Queue<String> queue=new LinkedList<String>();
                    queue.offer(i+";"+j);   //起始節點入隊  ，根據角標設定  i;j 的格式，i為行，j為列入隊
                    grid[i][j]='0';         //該位置 重定為0
                    while(!queue.isEmpty()){   //開始廣度遍歷
                        String t=queue.peek();   //取隊頭
                        queue.poll();            //出隊
                        int hang=Integer.parseInt(t.split(";")[0]);  //取出行數
                        int lie=Integer.parseInt(t.split(";")[1]);   //取出列數
                        //判斷該點的上下左右
                        if(hang>0&&grid[hang-1][lie]=='1') {//上     
                            queue.offer((hang - 1) + ";" + lie);
                            grid[hang-1][lie]='0';
                        }
                        if(hang<grid.length-1&&grid[hang+1][lie]=='1') {//下
                            queue.offer((hang + 1) + ";" + lie);
                            grid[hang+1][lie]='0';
                        }
                        if(lie>0&&grid[hang][lie-1]=='1') {//左
                            queue.offer(hang + ";" + (lie - 1));
                            grid[hang][lie - 1] = '0';
                        }
                        if(lie<grid[0].length-1&&grid[hang][lie+1]=='1') {//右
                            queue.offer(hang + ";" + (lie + 1));
                            grid[hang][lie + 1] = '0';
                        }
                    }
                }

            }
        }

        return num;

    }

 

PS：目前該解法時間復雜度和空間復雜度相對較高。

如有錯誤，歡迎指正。