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
- 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；
- 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；
- 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