力扣第695题岛屿的最大面积 C++ DFS BFS 附Java代码-编程知识

题目

695. 岛屿的最大面积

中等

思路和解题方法 1 DFS

dfs 函数通过传入的坐标 (x, y) 来探索当前陆地区域的情况。如果当前坐标越界（超出了网格范围）或者是海洋（值为 0），则返回面积 0，表示此处不是陆地。

如果当前坐标是陆地（值为 1），则将其标记为已访问过（即将值置为 0），以免重复访问同一块陆地。然后开始向当前位置的上、下、左、右四个方向进行深度优先搜索，探索与当前陆地相连的其他陆地。

在每一步深度优先搜索中，我们累加当前陆地的面积，并递归地探索相邻的陆地。这样，通过深度优先搜索，我们能够计算出以当前位置为起点的整个连通陆地区域的面积。

最后，将累计的面积作为返回值返回给上一级递归调用。

在 maxAreaOfIsland 函数中，我们遍历整个网格，对于每个岛屿的起始位置（即值为 1 的位置），调用 dfs 函数来计算以该位置为起点的岛屿的面积。并将得到的面积与当前记录的最大面积进行比较，并更新最大面积的值。

时间复杂度分析：

对于每个格子，最坏情况下需要进行深度优先搜索，而深度优先搜索的时间复杂度是 O(m*n)，其中 m 和 n 分别为 grid 的行数和列数。
因此，总的时间复杂度为 O(m*n)，其中 m 为 grid 的行数，n 为 grid 的列数。

空间复杂度分析：

深度优先搜索过程中使用的递归调用栈的最大深度为岛屿的大小，最坏情况下为整个 grid 大小，因此空间复杂度为 O(m*n)。
此外，还需要考虑输入参数和一些辅助变量的空间占用，但是这些空间占用都是常数级别的，因此不影响总体的空间复杂度。

综上所述，该算法的时间复杂度为 O(mn)，空间复杂度也为 O(mn)。

c++ 代码

class Solution {
public:// 深度优先搜索函数，用于搜索连通的岛屿区域并返回面积int dfs(vector<vector<int>>& grid, int x, int y) {// 递归终止条件if (x < 0 || x == grid.size() || y < 0 || y == grid[0].size() || grid[x][y] == 0) return 0;grid[x][y] = 0; // 将已经搜索过的陆地置为0，防止重复搜索（即将其视为沉没的岛屿）int ans = 1;// 分别搜索当前陆地的上、下、右、左四个方向的区块ans += dfs(grid, x, y + 1); // 上面ans += dfs(grid, x, y - 1); // 下面ans += dfs(grid, x + 1, y); // 右边ans += dfs(grid, x - 1, y); // 左边return ans;  // 返回当前连通岛屿的总面积}// 计算最大岛屿面积的函数int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {int ans = 0;  // 初始化最大面积为0for (int i = 0; i != grid.size(); ++i) {for (int j = 0; j != grid[0].size(); ++j) {if (grid[i][j] == 1) {  // 如果当前位置是陆地int cnt = dfs(grid, i, j);  // 对当前的岛屿区域进行深度优先搜索，得到面积ans = max(ans, cnt);  // 更新最大面积}}}return ans;  // 返回最大岛屿面积}
};

思路和解题方法 2 BFS

首先，定义了一个类 Solution，其中包含了一个公有函数 maxAreaOfIsland，该函数接收一个二维向量 grid 作为参数，并返回岛屿的最大面积。

在 maxAreaOfIsland 函数中，我们首先初始化 ans 为 0，以便记录最大的岛屿面积。

接下来是两个嵌套的 for 循环，用来遍历整个二维网格 grid。

在每次迭代中，我们首先初始化 cur 为 0，用于记录当前岛屿的面积。然后创建两个队列 queuei 和 queuej，用于存储待访问的陆地坐标。

将当前遍历到的位置 (i, j) 入队，即将它们分别加入到 queuei 和 queuej 中。

进入while循环，只要队列非空，就不断进行以下操作：

弹出队首的坐标 (cur_i, cur_j)；
检查当前坐标是否越界或者不是陆地，若是则跳过本次循环；
若当前坐标是陆地，则将当前面积 cur 自增，并将当前坐标标记为已访问过的海洋（即将值置为 0），然后探索当前位置的上、下、左、右四个方向；
将相邻的陆地坐标入队。

在每次内部循环结束时，更新 ans 为当前 cur 和 ans 之间的较大值。

最后，遍历结束后返回 ans，即为岛屿的最大面积。

时间复杂度分析：

时间复杂度取决于岛屿的数量和网格的大小。假设网格的行数为 m，列数为 n，岛屿的数量为 k，那么时间复杂度可以表示为 O(mn+k)，其中 mn 表示遍历整个网格的时间复杂度，k 表示计算岛屿面积的时间复杂度。

空间复杂度分析：

空间复杂度方面，使用了两个队列 queuei 和 queuej，它们的最大长度可以达到网格的面积大小，因此空间复杂度也是 O(m*n)。

综上所述，该算法的时间复杂度为 O(mn)，空间复杂度也为 O(mn)。

c++ 代码

class Solution {
public:int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {int ans = 0;// 遍历二维网格的每一个位置for (int i = 0; i != grid.size(); ++i) {for (int j = 0; j != grid[0].size(); ++j) {int cur = 0;  // 当前岛屿的面积queue<int> queuei;queue<int> queuej;queuei.push(i);  // 将当前位置加入队列queuej.push(j);while (!queuei.empty()) {int cur_i = queuei.front(), cur_j = queuej.front();  // 取出队首元素queuei.pop();queuej.pop();if (cur_i < 0 || cur_j < 0 || cur_i == grid.size() || cur_j == grid[0].size() || grid[cur_i][cur_j] != 1) {continue;  // 如果当前位置超出边界或者不是岛屿，跳过}++cur;  // 当前岛屿面积加一grid[cur_i][cur_j] = 0;  // 将当前位置置为0，表示已经访问过int di[4] = {0, 0, 1, -1};  // 方向数组，表示上下左右四个方向int dj[4] = {1, -1, 0, 0};for (int index = 0; index != 4; ++index) {int next_i = cur_i + di[index], next_j = cur_j + dj[index];  // 计算四个相邻位置queuei.push(next_i);  // 将相邻位置加入队列queuej.push(next_j);}}ans = max(ans, cur);  // 更新最大岛屿面积}}return ans;  // 返回最大岛屿面积}
};

附Java代码

DFS

class Solution {public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {int ans = 0;  // 初始化最大岛屿面积为0for (int i = 0; i != grid.length; ++i) {  // 遍历二维网格的每一个位置for (int j = 0; j != grid[0].length; ++j) {ans = Math.max(ans, dfs(grid, i, j));  // 计算以当前位置为起点的岛屿面积，并更新最大值}}return ans;  // 返回最大岛屿面积}public int dfs(int[][] grid, int cur_i, int cur_j) {if (cur_i < 0 || cur_j < 0 || cur_i == grid.length || cur_j == grid[0].length || grid[cur_i][cur_j] != 1) {return 0;  // 如果当前位置超出边界或者不是岛屿，返回面积为0}grid[cur_i][cur_j] = 0;  // 将当前位置置为0，表示已经访问过int[] di = {0, 0, 1, -1};  // 方向数组，表示上下左右四个方向int[] dj = {1, -1, 0, 0};int ans = 1;  // 当前岛屿面积初始化为1for (int index = 0; index != 4; ++index) {int next_i = cur_i + di[index], next_j = cur_j + dj[index];  // 计算四个相邻位置ans += dfs(grid, next_i, next_j);  // 递归计算相邻位置的岛屿面积并累加}return ans;  // 返回当前岛屿面积}
}

BFS

class Solution {// 计算岛屿的最大面积public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {int ans = 0;  // 初始化最大面积为 0// 遍历整个网格for (int i = 0; i != grid.length; ++i) {for (int j = 0; j != grid[0].length; ++j) {int cur = 0;  // 当前岛屿的面积Queue<Integer> queuei = new LinkedList<Integer>();  // 存储陆地坐标的队列Queue<Integer> queuej = new LinkedList<Integer>();  // 存储陆地坐标的队列queuei.offer(i);  // 将当前坐标入队queuej.offer(j);  // 将当前坐标入队// BFS 遍历岛屿while (!queuei.isEmpty()) {int cur_i = queuei.poll(), cur_j = queuej.poll();  // 出队当前坐标// 检查当前坐标是否越界或者不是陆地，若是则跳过本次循环if (cur_i < 0 || cur_j < 0 || cur_i == grid.length || cur_j == grid[0].length || grid[cur_i][cur_j] != 1) {continue;}++cur;  // 当前岛屿的面积加一grid[cur_i][cur_j] = 0;  // 标记当前坐标为已访问过的海洋int[] di = {0, 0, 1, -1};  // 方向数组，分别表示上、下、左、右四个方向int[] dj = {1, -1, 0, 0};  // 方向数组，分别表示上、下、左、右四个方向// 探索当前位置的上、下、左、右四个方向for (int index = 0; index != 4; ++index) {int next_i = cur_i + di[index], next_j = cur_j + dj[index];  // 计算相邻坐标queuei.offer(next_i);  // 将相邻的陆地坐标入队queuej.offer(next_j);  // 将相邻的陆地坐标入队}}ans = Math.max(ans, cur);  // 更新最大面积}}return ans;  // 返回岛屿的最大面积}
}

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