算法：岛屿的数量

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

一、问题描述

二、广度优先BFS算法

三、深度优先DFS算法

四、不知名算法

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、问题描述

给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成

输入：grid = [

? ["1","1","1","1","0"],

? ["1","1","0","1","0"],

? ["1","1","0","0","0"],

? ["0","0","0","0","0"]

]

输出：1

输入：grid = [

? ["1","1","0","0","0"],

? ["1","1","0","0","0"],

? ["0","0","1","0","0"],

? ["0","0","0","1","1"]

]

输出：3

二、广度优先BFS算法

解题思路：

遍历数组中的每一个位置，如果是1，说明是岛屿，岛屿的数量就要加1，然后把当前位置变为0，接着再把它上下左右4个方向上如果有1的也都变成0，一直重复上面的步骤，直到相邻的都没有1为止

代码示例：

public int numIslands(char[][] grid) {
    int count = 0;// 统计岛屿的个数
    // 两个for循环遍历每一个位置
    for (int i = 0; i < grid.length; i++)
        for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
            // 只有当前位置是1才开始计算
            if (grid[i][j] == '1') {
                count++; //如果当前位置是1，岛屿的数量加1
                // 然后通过bfs把当前位置的上下左右4个位置为1的
                // 都要置为0，因为他们是连着一起的算一个岛屿
                bfs(grid, i, j);
            }
        }
    return count;
}

private void bfs(char[][] grid, int x, int y) {
    grid[x][y] = '0'; // 把当前位置先置为0
    int m = grid.length;
    int n = grid[0].length;
    // 使用队列，存储的是位置坐标
    Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
    // 坐标转化的值存放到队列中
    queue.add(new int[]{x, y});
    // 方向数组
    int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
    while (!queue.isEmpty()) {
        int[] p = queue.poll();// 出队
        // 遍历当前位置的上下左右4个方向，注意不能越界，如果
        // 是1，把它他变为0，然后添加到队列中。
        for (int[] dir : dirs) {
            int i = p[0] + dir[0];
            int j = p[1] + dir[1];
            // 不能越界。
            if (i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || grid[i][j] != '1')
                continue;
            grid[i][j] = '0';
            queue.add(new int[]{i, j});
        }
    }
}

三、深度优先DFS算法

解题思路：

沿着一条路径一直走下去，当遇到终止条件的时候才会返回

代码示例：

public void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
    // 边界条件判断，不能越界
    if (i < 0 || i >= grid.length || j < 0 ||
            j >= grid[0].length || grid[i][j] == '0')
        return;
    // 把当前格子置为0，然后再从他的上下左右4个方向继续遍历
    grid[i][j] = '0';
    dfs(grid, i - 1, j);//上
    dfs(grid, i + 1, j);//下
    dfs(grid, i, j - 1);//左
    dfs(grid, i, j + 1);//右
}

四、不知名算法

解题思路：

一块岛屿的特点是，组成岛屿的每个1，必定与另外一个1之间要么横向相差1，要么纵向相差1。

我们不防在遍历1的时候，对已判定的1进行归档，放入一个map中记录，每当遍历到下一个1时，我们就看一下map中是否有它的上下左右节点，有一个，说明是相连，则将该节点加入map。没有的话，则岛屿的计数器加1，然后将该节点加入map。

感兴趣的可以自己写一下代码，不复杂，简单到有手就行！