关于leetcode:用javascript分类刷leetcode6深度优先广度优先图文视频讲解

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//bfs 伪代码模版
function bfs(graph, start, end) {queue = [];
  queue.append([start]);
  visited.add(start);

  while (queue) 
  node = queue.pop();
  visited.add(node);

  process(node);
  nodes = generate_related_nodes(node);
  queue.add(nodes);
}

//dfs 伪代码模版
// 递归
function dfs(node, visited) {visited.add(node);

  for (next_node in node.children()) {if (!next_node in visited) 
      dfs(next_node, visited);
  }
}

// 非递归
function dfs(tree) {if (tree.root === null) {return [];
  }

  visited, (stack = []), [tree.node];
  while (stack) 
    node = stack.pop();
    visited.add(node);

    process(node);
    nodes = generate_ralated_nodes(node);
    stack.push(nodes);
}

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) 形成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在程度或者竖直的四个方向上相邻。你能够假如 grid 的四个边缘都被 0（代表水）突围着。

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。

示例 1：

输出：grid = [[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
输入：6
解释：答案不应该是 11，因为岛屿只能蕴含程度或垂直这四个方向上的 1。
示例 2：

输出：grid = [[0,0,0,0,0,0,0,0]]
输入：0

提醒：

m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 50
gridi 为 0 或 1

起源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/max-area-of-island
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办法 1.dfs

思路：深度优先，先循环网格，当 grid[x][y] === 1 时，将以后单元格置为 0 并上下左右一直递归，计算每个岛屿的大小，而后不断更新最大岛屿
复杂度：工夫复杂度O(mn)，m、n 别离是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，递归最大深度

js：

var maxAreaOfIsland = function(grid) {let row = grid.length, col = grid[0].length;
    function dfs (x, y) {// 越界判断 当 grid[x][y] === 0 时 间接返回
        if (x < 0 || x >= row || y < 0 || y >= col || grid[x][y] === 0) return 0;
        grid[x][y] = 0;// 当 grid[x][y] === 1 时，将以后单元格置为 0
        let ans = 1, dx = [-1, 1, 0, 0], dy = [0, 0, 1, -1];// 方向数组
        for (let i = 0; i < dx.length; i++) {// 上下左右一直递归，计算每个岛屿的大小
            ans += dfs(x + dx[i], y + dy[i]);
        }
        return ans;
    }
    let res = 0;
    for (let i = 0; i < row; i++) {for (let j = 0; j < col; j++) {res = Math.max(res, dfs(i, j));// 循环网格 更新最大岛屿
        }
    }
    return res;
};

办法 2.bfs

思路：广度优先，循环网格，一直将以后网格的坐标退出队列，如果以后网格对应的值是 1，则置为 0，而后向周围扩散，找到下一层的网格坐标，退出队列，直到队列为空
复杂度：工夫复杂度O(mn)，m、n 别离是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，queue 的大小

js：

var maxAreaOfIsland = function(grid) {let ans = 0, row = grid.length, col = grid[0].length;
    let dx = [1, -1, 0, 0], dy = [0, 0, 1, -1];// 方向数组
    for (let i = 0; i < row; i++) {for (let j = 0; j < col; j++) {if (grid[i][j] === 0) continue;// 循环网格，遇到 0 就跳过
            let queue = [[i, j]], curr = 0;// 在队列中退出以后网格的值
            while (queue.length > 0) {let [x, y] = queue.shift();// 一直出队
                  // 越界判断
                if (x < 0 || x >= row || y < 0 || y >= col || grid[x][y] === 0) continue;
                ++curr;// 更新岛屿的数量
                grid[x][y] = 0;// 遍历过的网格置为 0
                for (let k = 0; k < dx.length; k++) {// 上下左右遍历，把下一层的节点退出队列
                    queue.push([x + dx[k], y + dy[k]]);
                }
            }
            ans = Math.max(ans, curr);// 更新最大岛屿面积
        }
    }
    return ans;
};

有一幅以 m x n 的二维整数数组示意的图画 image，其中 imagei 示意该图画的像素值大小。

你也被给予三个整数 sr , sc 和 newColor。你应该从像素 imagesr 开始对图像进行上色填充。

为了实现上色工作，从初始像素开始，记录初始坐标的上下左右四个方向上像素值与初始坐标雷同的相连像素点，接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应四个方向上像素值与初始坐标雷同的相连像素点，……，反复该过程。将所有有记录的像素点的色彩值改为 newColor。

最初返回通过上色渲染后的图像。

示例 1:

输出: image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]，sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输入: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解析: 在图像的正中间，(坐标 (sr,sc)=(1,1)), 在门路上所有符合条件的像素点的色彩都被更改成 2。
留神，右下角的像素没有更改为 2，因为它不是在上下左右四个方向上与初始点相连的像素点。
示例 2:

输出: image = [[0,0,0],[0,0,0]], sr = 0, sc = 0, newColor = 2
输入: [[2,2,2],[2,2,2]]

提醒:

m == image.length
n == image[i].length
1 <= m, n <= 50
0 <= imagei, newColor < 216
0 <= sr < m
0 <= sc < n

办法 1.dfs

复杂度：工夫复杂度O(mn)，m、n 别离是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，递归最大深度

js：

const floodFill = (image, sr, sc, newColor) => {
    const m = image.length;
    const n = image[0].length;
    const oldColor = image[sr][sc];
    if (oldColor == newColor) return image;

    const fill = (i, j) => {if (i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || image[i][j] != oldColor) {return;}
        image[i][j] = newColor;
        fill(i - 1, j);
        fill(i + 1, j);
        fill(i, j - 1);
        fill(i, j + 1);
    };

    fill(sr, sc);
    return image;
};

办法 2.bfs

复杂度：工夫复杂度O(mn)，m、n 别离是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，递归最大深度

js：

const floodFill = (image, sr, sc, newColor) => {
    const m = image.length;
    const n = image[0].length;
    const oldColor = image[sr][sc];

    if (oldColor == newColor) return image;

    const queue = [[sr, sc]];

    while (queue.length) {const [i, j] = queue.shift();
        image[i][j] = newColor;

        if (i - 1 >= 0 && image[i - 1][j] == oldColor) queue.push([i - 1, j]);
        if (i + 1 < m && image[i + 1][j] == oldColor) queue.push([i + 1, j]);
        if (j - 1 >= 0 && image[i][j - 1] == oldColor) queue.push([i, j - 1]);
        if (j + 1 < n && image[i][j + 1] == oldColor) queue.push([i, j + 1]);
    }

    return image;
};

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深度优先 & 广度优先

bfs: 实用于层序遍历或者寻找最短门路的问。

dfs:

695. 岛屿的最大面积（medium）

办法 1.dfs

办法 2.bfs

733. 图像渲染 (easy)

办法 1.dfs

办法 2.bfs