图像渲染
LeetCode 75 学习计划适用于想为技术面试做准备但不确定应该聚焦于哪些题目的用户。学习计划中的题目都是经过精心挑选的,Level 1 和 Level 2 学习计划是为初级用户和中级用户准备的,题目覆盖了大多数中层公司面试时所必需的数据结构和算法,Level 3 学习计划则是为准备面试顶级公司的用户准备的。来源
第 7 天
图像渲染
难度:简单
题目
有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示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 image[sr][sc] 开始对图像进行 上色填充 。
为了完成 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 像素值与初始坐标相同的相连像素点,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 像素值与初始坐标相同的相连像素点,……,重复该过程。将所有有记录的像素点的颜色值改为 newColor 。
最后返回 经过上色渲染后的图像 。
示例 1:
输入: image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]],sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解析: 在图像的正中间,(坐标(sr,sc)=(1,1)),在路径上所有符合条件的像素点的颜色都被更改成 2。
注意,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。
题解
按照题意,上下左右符合条件的都要染色
满足以下条件不进行染色:
触碰边界
当前颜色和初始颜色不同
当前颜色和期望颜色相同(说明已经被染过了)
总结
深度优先搜索算法(Depth-First-Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
这个算法会尽可能深地搜索树的分支。 当节点 v 的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点 v 的那条边的起始节点。 这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【掘金安东尼】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/1a19804b156c27c99f017fce0】。文章转载请联系作者。
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