LeetCode--被围绕的区域(dfs递归 并查集)
被围绕的区域
给定一个二维的矩阵，包含 'X' 和 'O'（字母 O）。
找到所有被 'X' 围绕的区域，并将这些区域里所有的 'O' 用 'X' 填充。
示例:
X X X X
X O O X
X X O X
X O X X
运行你的函数后，矩阵变为：
X X X X
X X X X
X X X X
X O X X
解释:
被围绕的区间不会存在于边界上，换句话说，任何边界上的 'O' 都不会被填充为 'X'。 任何不在边界上，或不与边界上的 'O' 相连的 'O' 最终都会被填充为 'X'。如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是“相连”的。
dfs递归
这道题我们拿到基本就可以确定是图的 dfs、bfs 遍历的题目了。题目中解释说被包围的区间不会存在于边界上，所以我们会想到边界上的 OO 要特殊处理，只要把边界上的 OO 特殊处理了，那么剩下的 OO 替换成 XX 就可以了。问题转化为，如何寻找和边界联通的 OO，我们需要考虑如下情况。
X X X X
X O O X
X X O X
X O O X
这时候的 OO 是不做替换的。因为和边界是连通的。为了记录这种状态，我们把这种情况下的 OO 换成 # 作为占位符，待搜索结束之后，遇到 OO 替换为 XX（和边界不连通的 OO）；遇到 #，替换回 $O(和边界连通的 OO)。
public static void main(String[] args) {
char[][] board = {
{'X','O','X'},{'X','O','X'},{'X','O','X'}};
solve(board);
for (int i = 0; i <board.length ; i++) {
for (int j = 0; j <board[i].length ; j++) {
System.out.print(board[i][j] + " ");
}
System.out.println();
}
}
public static void solve(char[][] board) {
if (board == null || board.length == 0) {
return;
}
int m = board.length;
int n = board[0].length;
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
// 从边缘o开始搜索
boolean isEdge = i == 0 || j == 0 || i == m - 1 || j == n - 1;
if (isEdge && board[i][j] == 'O') {
dfs(board, i, j);
}
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (board[i][j] == 'O') {
board[i][j] = 'X';
}
if (board[i][j] == '#') {
board[i][j] = 'O';
}
}
}
}
public static void dfs(char[][] board, int i, int j) {
if (i < 0 || j < 0 || i >= board.length || j >= board[0].length || board[i][j] == 'X' || board[i][j] == '#') {
// board[i][j] == '#' 说明已经搜索过了.
return;
}
board[i][j] = '#';
dfs(board, i - 1, j);
// 上
dfs(board, i + 1, j);
// 下
dfs(board, i, j - 1);
// 左
dfs(board, i, j + 1);
// 右
}
并查集
并查集这种数据结构好像大家不太常用，实际上很有用，我在实际的 production code 中用过并查集。并查集常用来解决连通性的问题，即将一个图中连通的部分划分出来。当我们判断图中两个点之间是否存在路径时，就可以根据判断他们是否在一个连通区域。 而这道题我们其实求解的就是和边界的 OO 在一个连通区域的的问题。
并查集的思想就是，同一个连通区域内的所有点的根节点是同一个。将每个点映射成一个数字。先假设每个点的根节点就是他们自己，然后我们以此输入连通的点对，然后将其中一个点的根节点赋成另一个节点的根节点，这样这两个点所在连通区域又相互连通了。
并查集的主要操作有：
find(int m)：这是并查集的基本操作，查找 mm 的根节点。
isConnected(int m,int n)：判断 m，nm，n 两个点是否在一个连通区域。
union(int m,int n):合并 m，nm，n 两个点所在的连通区域。
class UnionFind {
int[] parents;
public UnionFind(int totalNodes) {
parents = new int[totalNodes];
for (int i = 0; i < totalNodes; i++) {
parents[i] = i;
}
}
// 合并连通区域是通过find来操作的, 即看这两个节点是不是在一个连通区域内.
void union(int node1, int node2) {
int root1 = find(node1);
int root2 = find(node2);
if (root1 != root2) {
parents[root2] = root1;
}
}
int find(int node) {
while (parents[node] != node) {
// 当前节点的父节点 指向父节点的父节点.
// 保证一个连通区域最终的parents只有一个.
parents[node] = parents[parents[node]];
node = parents[node];
}
return node;
}
boolean isConnected(int node1, int node2) {
return find(node1) == find(node2);
}
}
- 和边界上的 OO 在一个连通区域内的。这些 OO 我们保留。
- 不和边界上的 OO 在一个连通区域内的。这些 OO 就是被包围的，替换。
由于并查集我们一般用一维数组来记录，方便查找 parants，所以我们将二维坐标用 node 函数转化为一维坐标。
public void solve(char[][] board) {
if (board == null || board.length == 0)
return;
int rows = board.length;
int cols = board[0].length;
// 用一个虚拟节点, 边界上的O 的父节点都是这个虚拟节点
UnionFind uf = new UnionFind(rows * cols + 1);
int dummyNode = rows * cols;
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (board[i][j] == 'O') {
// 遇到O进行并查集操作合并
if (i == 0 || i == rows - 1 || j == 0 || j == cols - 1) {
// 边界上的O,把它和dummyNode 合并成一个连通区域.
uf.union(node(i, j), dummyNode);
} else {
// 和上下左右合并成一个连通区域.
if (i > 0 && board[i - 1][j] == 'O')
uf.union(node(i, j), node(i - 1, j));
if (i < rows - 1 && board[i + 1][j] == 'O')
uf.union(node(i, j), node(i + 1, j));
if (j > 0 && board[i][j - 1] == 'O')
uf.union(node(i, j), node(i, j - 1));
if (j < cols - 1 && board[i][j + 1] == 'O')
uf.union(node(i, j), node(i, j + 1));
}
}
}
}
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (uf.isConnected(node(i, j), dummyNode)) {
// 和dummyNode 在一个连通区域的,那么就是O；
board[i][j] = 'O';
} else {
board[i][j] = 'X';
}
}
}
}
int node(int i, int j) {
return i * cols + j;
}
}
