关于leetcode:leetcode剑指-Offer-II-105-岛屿的最大面积深度优先DFS

给定一个由 0 和 1 组成的非空二维数组 grid，用来示意陆地岛屿地图。

一个 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。

找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。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: 对于下面这个给定矩阵应返回 6。留神答案不应该是 11，因为岛屿只能蕴含程度或垂直的四个方向的 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
    grid[i][j] is either 0 or 1

解题思路

1. 遍历记录拜访过和未拜访过的岛屿；如果为岛屿则将状态置为已拜访；
2. 别离向上下左右进行遍历，记录岛屿的数量，并且置以后岛屿为已拜访；
3. 依据大的岛屿，更新岛屿记录

解题代码及其正文

/**
 * @param {number[][]} grid
 * @return {number}
 */
var maxAreaOfIsland = function (grid) {let col = grid.length,row = grid[0].length,max=0; // 行、列
    // 未拜访过的岛屿为 1，拜访过的岛屿为 0
    let matrix = [...Array(col)].fill(0).map(()=> [...Array(row)].fill(1))
    let dfs = (i,j)=>{
        // 边界
        if(i<0 || i>=col || j<0 || j>=row) return 0;
        let ret=0;
        let temp = matrix[i][j] // 是否为岛屿
        matrix[i][j] = 0 // 拜访过的岛屿标记为 0
        if(grid[i][j] && temp){ret+=dfs(i+1,j) // 下
            ret+=dfs(i-1,j) // 上
            ret+=dfs(i,j+1) // 右
            ret+=dfs(i,j-1) // 左
            ret++
        }
        return ret
    }
    for(let i=0;i<col;i++){for(let j=0;j<row;j++){if(grid[i][j]===1){
                // 更新岛屿记录
                max = Math.max(max,dfs(i,j))
            }
        }
    }
    return max
};

总结【DFS】

深度优先搜索算法 (Depth-First-Search): 是一种用于遍历或搜寻树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜寻树的分支。当节点 v 的所在边都己被探寻过或者在搜查时结点不满足条件，搜寻将回溯到发现节点 v 的那条边的起始节点。整个过程重复进行直到所有节点都被拜访为止。深度优先搜寻是基于栈实现的,Stack 先入后出。

DFS 次要步骤

次要步骤：
1．构建一个递归函数，函数参数应该最起码包含题目需要应用的参数
2．找到边界，递归函数里首先列出递归完结的条件，即满足要求或者超出范围
3．接着列出所有可能挪动或者变动的门路