深搜广搜岛屿数量数据结构与算法CodeHunterqcy-

给你一个由 ‘1’（陆地）和 ‘0’（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。

岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。

此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。

示例 1:

输入:
11110
11010
11000
00000
输出: 1
示例 2:

输入:
11000
11000
00100
00011
输出: 3
解释: 每座岛屿只能由水平和/或竖直方向上相邻的陆地连接而成。

1. 深度优先搜索

思路：
遍历二位数组网格，遇到1开始深度搜索 ，每次搜到1重新标记为0.
岛屿数量就是深度搜索的次数。

public class Solution { public int numIslands(char[][] grid) { if (grid==null||grid.length==0) { return 0; } int l=grid.length; int w=grid[0].length; int res=0; for (int i = 0; i < l; i++) { for (int j = 0; j < w; j++) { if (grid[i][j]=='1') {      res++; dfs(grid,i,j); } } } return res; } private void dfs(char[][] grid, int i, int j) { // TODO Auto-generated method stub //注意边界值 if (i<0||j<0||i>=grid.length||j>=grid[0].length||grid[i][j]=='0') { return; }   grid[i][j]='0'; dfs(grid, i-1, j); dfs(grid, i+1, j); dfs(grid, i, j-1); dfs(grid, i, j+1); } } 

2. 广度优先搜索
思路：
如果某个位置为1，将他加入队列，1改写0标记已经访问
将相邻点进行如上操作

public int numIslands(char[][] grid) { if (grid == null || grid.length == 0) { return 0; } int l = grid.length; int w = grid[0].length; int res = 0; for (int i = 0; i < l; i++) { for (int j = 0; j < w; j++) { if (grid[i][j] == '1') { ++res;      grid[i][j] = '0';      Queue<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();      queue.add(i * w + j); while (!queue.isEmpty()) { int n = queue.remove(); int row = n / w; int col = n % w; if (row - 1 >= 0 && grid[row - 1][col] == '1') {        queue.add((row - 1) * w + col);        grid[row - 1][col] = '0'; } if (row + 1 < l && grid[row + 1][col] == '1') {        queue.add((row + 1) * w + col);        grid[row + 1][col] = '0'; } if (col - 1 >= 0 && grid[row][col - 1] == '1') {        queue.add(row * w + col - 1);        grid[row][col - 1] = '0'; } if (col + 1 < w && grid[row][col + 1] == '1') {        queue.add(row * w + col + 1);        grid[row][col + 1] = '0'; } } } } } return res; }