解题思路:回溯算法,当收集到的路径的最后一个值等于n-1时,收集答案。
参数:图、当前结点
?
class Solution {
public:
vector<int> path;
vector<vector<int>> ans;
void dfs(vector<vector<int>>& graph,int index)
{
if(path.back()==graph.size()-1)
{
ans.push_back(path);
return;
}
for(int i=0;i<graph[index].size();i++)
{
path.push_back(graph[index][i]);
dfs(graph,graph[index][i]);
//回溯
path.pop_back();
}
}
vector<vector<int>> allPathsSourceTarget(vector<vector<int>>& graph) {
//从0开始的,先将0传入路径中
path.push_back(0);
dfs(graph,0);
return ans;
}
};
解题思路:如果我们遍历到一块陆地,那我们就以这块陆地为中心向它的周围扩散,将所有与之相连的陆地全部都标记。这时我们所标记的所有相连的陆地就形成了一片岛屿,岛屿数量加一。那我们如果对所有陆地都进行这样的操作,就可以得到岛屿的数量。需要注意的是我们需要对已经标记过的陆地进行这样的操作,因为它已经是前面统计过的岛屿的一部分。
class Solution {
private:
void dfs(vector<vector<char>>& grid,int x,int y)
{
//判断是否越界
if(x>=grid[0].size() || y>=grid.size()) return;
//判断岛屿是否遍历过 只遍历岛屿
if(grid[y][x]=='2'||grid[y][x]=='0') return;
//将岛屿的状态改为遍历过
grid[y][x]='2';
dfs(grid,x-1,y);
dfs(grid,x+1,y);
dfs(grid,x,y-1);
dfs(grid,x,y+1);
}
public:
int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
int ans=0;
for(int i=0;i<grid.size();i++)
{
for(int j=0;j<grid[0].size();j++)
{
if(grid[i][j]=='1')
{
//将和该陆地连在一起的陆地的状态都改变为遍历过
dfs(grid,j,i);
ans++;
}
}
}
return ans;
}
};
解题思路:深度优先遍历,可以向上下左右是个方向进行深度遍历。如果在某一方向上遍历到水或者超出了边界,那么这个方向上的周长就确定是1了。如果遍历到陆地则继续深入下去。需要注意的是对于遍历过的元素一定要做标记,否则将陷入死循环中。
class Solution {
public:
int dfs(vector<vector<int>>& grid,int i,int j)
{
if( (i>=grid.size() || i<0) || (j>=grid[0].size()||j<0) ) return 1;
if(grid[i][j]==0) return 1;
//遍历过的将不再遍历 且持有的周长为0
if(grid[i][j]==2) return 0;
//对遍历过的陆地进行标记
grid[i][j]=2;
return dfs(grid,i-1,j)+dfs(grid,i+1,j)+dfs(grid,i,j-1)+dfs(grid,i,j+1);
}
int islandPerimeter(vector<vector<int>>& grid) {
for(int i=0;i<grid.size();i++)
{
for(int j=0;j<grid[0].size();j++)
{
if(grid[i][j]==1) return dfs(grid,i,j);
}
}
return 0;
}
};
图论题目主要是运用两种方法,深度优先遍历、广度优先遍历,本文章的三道题所用的均是深度优先遍历。