刷题总结1:深度优先搜索DFS
Posted amberwang2018
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了刷题总结1:深度优先搜索DFS相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
《剑指OFFER》第12题:矩阵中的路径
请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一格开始,每一步可以在矩阵中向左、右、上、下移动一格。如果一条路径经过了矩阵的某一格,那么该路径不能再次进入该格子。例如,在下面的3×4的矩阵中包含一条字符串“bfce”的路径(路径中的字母用加粗标出)。
[["a","b","c","e"],
["s","f","c","s"],
["a","d","e","e"]]
但矩阵中不包含字符串“abfb”的路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能再次进入这个格子。
示例1:
输入:board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED"
输出:true
思路:本题将利用深度优先搜索和非法情况剪枝。深度优先搜索,即对于满足条件的,一路走到底进行搜索,不满足条件,对上一步进行回溯再进行搜索,是一种升级版的暴力搜索,可以利用非法情况剪枝进行优化,这里的非法情况包括搜索横纵坐标越界、该位置字符与进行对比的给定字符串不相同,判断为False退出。由于不能重复搜索,所以需要对已搜索的格子进行标记。
代码:
class Solution: def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool: def dfs(i,j,k): #i,j为矩阵中的位置,k为已搜索路径的长度 if not 0<=i<len(board) or not 0<=j<len(board[0]) or board[i][j] != word[k]: return False if k == len(word)-1: return True tmp = board[i][j] board[i][j] = 0 #将board[i][j]置为0,防止重复搜索 if dfs(i,j+1,k+1) or dfs(i,j-1,k+1) or dfs(i+1,j,k+1) or dfs(i-1,j,k+1): return True board[i][j] = tmp # 如果不满足返回真的条件,则将其还原,开始下一次搜索 for i in range(len(board)): for j in range(len(board[0])): if dfs(i,j,0): return True return False
leetcode 第695题:岛屿的最大面积
给定一个包含了一些 0
和 1
的非空二维数组 grid
。
一个 岛屿 是由一些相邻的 1
(代表土地) 构成的组合,这里的「相邻」要求两个 1
必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid
的四个边缘都被 0
(代表水)包围着。
找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿,则返回面积为 0
。)
示例 1:
[[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], [0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0], [0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
对于上面这个给定矩阵应返回 6
。注意答案不应该是 11
,因为岛屿只能包含水平或垂直的四个方向的 1
。
思路:这道题同样适用深度优先算法进行搜索,以及非法条件剪枝。如果岛屿为1,则继续进行递归,并且面积更新加一,如果不为1,则面积不加1,最终返回该次搜索的最大面积。非法条件包括搜索横纵坐标越界。该方法同样需要将搜索过的岛屿置为0,以防重复搜索,由于本题求解的是最大面积,并不需要如上一题进行字符串比对,所以并不需要将岛屿还原。
代码:
class Solution: def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int: def dfs(i,j): if not 0<=i<len(grid) or not 0<=j<len(grid[0]) or not grid[i][j]: return 0 grid[i][j] = 0 #将走过的路标记为0,防止重复计算 max_area = 1 # 最大面积 for m,n in [[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]: next_i = i+m next_j = j+n max_area += dfs(next_i,next_j) # 累计面积 return max_area MaxArea = 0 for i in range(len(grid)): for j in range(len(grid[0])): MaxArea=max(dfs(i,j),MaxArea) return MaxArea
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