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搞定大厂算法面试之 leetcode 精讲 6. 深度优先 & 广度优先

作者:全栈潇晨
  • 2021 年 11 月 25 日
  • 本文字数:3188 字

    阅读完需:约 10 分钟

搞定大厂算法面试之 leetcode 精讲 6.深度优先 &广度优先

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目录:

1.开篇介绍


2.时间空间复杂度


3.动态规划


4.贪心


5.二分查找


6.深度优先&广度优先


7.双指针


8.滑动窗口


9.位运算


10.递归&分治


11剪枝&回溯


12.堆


13.单调栈


14.排序算法


15.链表


16.set&map


17.栈


18.队列


19.数组


20.字符串


21.树


22.字典树


23.并查集


24.其他类型题

深度优先 &广度优先



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bfs:适用于层序遍历或者寻找最短路径的问。

//bfs伪代码模版function bfs(graph, start, end) {  queue = [];  queue.append([start]);  visited.add(start);
while (queue) node = queue.pop(); visited.add(node);
process(node); nodes = generate_related_nodes(node); queue.add(nodes);}
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dfs:

//dfs伪代码模版//递归function dfs(node, visited) {  visited.add(node);
for (next_node in node.children()) { if (!next_node in visited) dfs(next_node, visited); }}
//非递归function dfs(tree) { if (tree.root === null) { return []; }
visited, (stack = []), [tree.node]; while (stack) node = stack.pop(); visited.add(node);
process(node); nodes = generate_ralated_nodes(node); stack.push(nodes);}
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695. 岛屿的最大面积 (medium)

方法 1.dfs
  • 思路:深度优先,先循环网格, 当grid[x][y] === 1时,将当前单元格置为 0 并上下左右不断递归,计算每个岛屿的大小,然后不断更新最大岛屿

  • 复杂度:时间复杂度O(mn),m、n 分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn),递归最大深度


js:


var maxAreaOfIsland = function(grid) {    let row = grid.length, col = grid[0].length;    function dfs (x, y) {        //越界判断 当grid[x][y] === 0时 直接返回        if (x < 0 || x >= row || y < 0 || y >= col || grid[x][y] === 0) return 0;        grid[x][y] = 0;//当grid[x][y] === 1时,将当前单元格置为0        let ans = 1, dx = [-1, 1, 0, 0], dy = [0, 0, 1, -1];//方向数组        for (let i = 0; i < dx.length; i++) {//上下左右不断递归,计算每个岛屿的大小            ans += dfs(x + dx[i], y + dy[i]);        }        return ans;    }    let res = 0;    for (let i = 0; i < row; i++) {        for (let j = 0; j < col; j++) {            res = Math.max(res, dfs(i, j));//循环网格 更新最大岛屿        }    }    return res;};
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java


class Solution {    public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {        int res = 0;        for(int i = 0; i < grid.length; i++){            for(int j = 0; j < grid[0].length; j++){                if(grid[i][j] == 1){                    res = Math.max(res, dfs(grid, i, j));                }               }        }        return res;    }
public int dfs(int[][] grid, int i, int j){ if(i < 0 || i >= grid.length || j < 0 || j >= grid[0].length || grid[i][j] == 0){ return 0; } grid[i][j] = 0; return 1 + dfs(grid, i - 1, j) + dfs(grid, i + 1, j) + dfs(grid, i, j - 1) + dfs(grid, i, j + 1); }}
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方法 2.bfs
  • 思路:广度优先,循环网格,不断将当前网格的坐标加入队列,如果当前网格对应的值是 1,则置为 0,然后向四周扩散,找到下一层的网格坐标,加入队列,直到队列为空

  • 复杂度:时间复杂度O(mn),m、n 分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn),queue 的大小


js:


var maxAreaOfIsland = function(grid) {    let ans = 0, row = grid.length, col = grid[0].length;    let dx = [1, -1, 0, 0], dy = [0, 0, 1, -1];//方向数组    for (let i = 0; i < row; i++) {        for (let j = 0; j < col; j++) {            if (grid[i][j] === 0) continue;//循环网格,遇到0就跳过            let queue = [[i, j]], curr = 0;//在队列中加入当前网格的值            while (queue.length > 0) {                let [x, y] = queue.shift();//不断出队                //越界判断                if (x < 0 || x >= row || y < 0 || y >= col || grid[x][y] === 0) continue;                ++curr;//更新岛屿的数量                grid[x][y] = 0;//遍历过的网格置为0                for (let k = 0; k < dx.length; k++) {//上下左右遍历,把下一层的节点加入队列                    queue.push([x + dx[k], y + dy[k]]);                }            }            ans = Math.max(ans, curr);//更新最大岛屿面积        }    }    return ans;};
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java


class Solution {    public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {        int res = 0;        for(int i = 0; i < grid.length; i++){            for(int j = 0; j < grid[0].length; j++){                if(grid[i][j] == 1){                    res = Math.max(res, bfs(grid, i, j));                }               }        }        return res;    }
public int bfs(int[][] grid, int i, int j){ int[] dx = {1, -1, 0, 0}; int[] dy = {0, 0, 1, -1}; Queue<int[]> queue = new LinkedList<>(); queue.offer(new int[]{i, j}); grid[i][j] = 0; int area = 1; while(!queue.isEmpty()){ int[] x = queue.poll(); for(int index = 0; index < 4; index++){ int nx = x[0] + dx[index], ny = x[1] + dy[index]; if(nx>=0 && nx < grid.length && ny >= 0 && ny < grid[0].length && grid[nx][ny] == 1){ grid[nx][ny] = 0; area += 1; queue.offer(new int[]{nx, ny}); } } } return area; }}
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733. 图像渲染 (easy)


方法 1.dfs
  • 复杂度:时间复杂度O(mn),m、n 分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn),递归最大深度


js:


const floodFill = (image, sr, sc, newColor) => {    const m = image.length;    const n = image[0].length;    const oldColor = image[sr][sc];    if (oldColor == newColor) return image;
const fill = (i, j) => { if (i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || image[i][j] != oldColor) { return; } image[i][j] = newColor; fill(i - 1, j); fill(i + 1, j); fill(i, j - 1); fill(i, j + 1); };
fill(sr, sc); return image;};
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方法 2.bfs
  • 复杂度:时间复杂度O(mn),m、n 分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn),递归最大深度


js:


const floodFill = (image, sr, sc, newColor) => {    const m = image.length;    const n = image[0].length;    const oldColor = image[sr][sc];
if (oldColor == newColor) return image;
const queue = [[sr, sc]];
while (queue.length) { const [i, j] = queue.shift(); image[i][j] = newColor;
if (i - 1 >= 0 && image[i - 1][j] == oldColor) queue.push([i - 1, j]); if (i + 1 < m && image[i + 1][j] == oldColor) queue.push([i + 1, j]); if (j - 1 >= 0 && image[i][j - 1] == oldColor) queue.push([i, j - 1]); if (j + 1 < n && image[i][j + 1] == oldColor) queue.push([i, j + 1]); }
return image;};
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