Given a 2D board containing 'X'
and 'O'
, capture all regions surrounded by 'X'
.
A region is captured by flipping all 'O'
s into 'X'
s in that surrounded region.
For example,
X X X X
X O O X
X X O X
X O X X
After running your function, the board should be:
X X X X
X X X X
X X X X
X O X X
这个题目用到的方法是图形学中的一个常用方法:Flood fill算法,其实就是从一个点出发对周围区域进行目标颜色的填充。背后的思想就是把一个矩阵看成一个图的结构,每个点看成结点,而边则是他上下左右的相邻点,然后进行一次广度或者深度优先搜索。
这道题首先四个边缘上的‘O’点都不是被surrounded的,这是很直接能看出的,麻烦的是与这些边界上的‘O’点毗邻的其他‘O’点,这些点由于跟边缘上的'O'毗邻,所以也米有被‘X’包裹住。所以我们的想法是:把边界上的‘O’点都找出来,对它们做Flood Fill, 把联通的‘O’区域找出来,把这个区域的点统统由‘O’替换为其他字符比如‘$’。这样没有被替换仍旧为‘O’的那些点,就是被‘X’包裹的。这样整体扫描一次,剩下的所有'O'都应该被替换成'X',而'$'那些最终应该是还原成'O'。
复杂度分析上,我们先对边缘做Flood fill算法,因为只有是'O'才会进行,而且会被替换成'#',所以每个结点改变次数不会超过一次,因而是O(m*n)的复杂度,最后一次遍历同样是O(m*n),所以总的时间复杂度是O(m*n)。
空间上没懂,看了别人的思路。空间上就是递归栈(深度优先搜索)或者是队列(广度优先搜索)的空间,同时存在的空间占用不会超过O(m+n)(以广度优先搜索为例,每次队列中的结点虽然会往四个方向拓展,但是事实上这些结点会有很多重复,假设从中点出发,可以想象最大的扩展不会超过一个菱形,也就是n/2*2+m/2*2=m+n,所以算法的空间复杂度是O(m+n))
方法选择当然DFS和BFS都可以,DFS如果用递归来实现,像Flood Fill算法里那样,图形或者矩阵一般很大,递归容易导致堆栈溢出。所以即使用DFS,也要用Stack来写。
public void solve(char[][] board) { if(board==null||board.length==0||board[0].length==0) return; int m = board.length, n=board[0].length; for(int i=0; i<m; i++) { if(board[i][0] == 'O') bfs(board, i, 0); if(board[i][n-1] == 'O') bfs(board, i, n-1); } for(int j=0; j<n; j++) { if(board[0][j] == 'O') bfs(board, 0, j); if(board[m-1][j] == 'O') bfs(board, m-1, j); } for(int i=0; i<m; i++) { for(int j=0; j<n; j++) { if(board[i][j] == 'O') board[i][j] = 'X'; else if(board[i][j] == '#') board[i][j] = 'O'; } } } int[][] dir = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; private void bfs(char[][] board, int i, int j) { int m = board.length, n = board[0].length; Queue<Integer> q = new LinkedList<Integer>(); q.offer(i*n+j); while(!q.isEmpty()) { int v = q.poll(); int row = v/n; int col = v%n; board[row][col] = '#'; for(int k=0; k<dir.length; k++) { int r = row + dir[k][0]; int c = col + dir[k][1]; if(r>=0 && r<m && c>=0 && c<n && board[r][c] == 'O') { q.offer(r*n+c); board[r][c] = '#'; } } } }
Reference:
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