📅  最后修改于: 2023-12-03 15:06:44.093000             🧑  作者: Mango
在给定网格中,有两个岛屿需要通过陆地或水域连接起来。我们可以通过水陆转换来将它们连接在一起。每次进行水陆转换时,我们可以从一种形式转换为另一种形式,这会产生一次水陆转换。现在我们需要找到连接两个岛屿的最小水陆转换次数。
我们可以使用广度优先搜索(BFS)算法来解决这个问题。我们可以将每个岛屿看作是一个节点,它们之间的关系就是边。我们需要知道每个节点的位置,以及哪些节点彼此相邻。我们可以将岛屿之间的边看做是一条距离为1的边,而将水域之间的边看做是不连接的边。因此,我们的目标就是找到连接这两个岛屿的最短路径。
我们可以看下面的代码实现。
from collections import deque
def min_water_to_land(grid):
"""
:param grid: List[List[str]]
:return: int
"""
n, m = len(grid), len(grid[0])
visited = set()
q = deque()
def bfs(start, target):
"""
按图像搜索的函数
"""
# 注意 python 的变量作用域!
step = 0
dx, dy = [-1, 1, 0, 0], [0, 0, -1, 1]
q.append(start)
visited.add(start)
while q:
size = len(q)
# 关键点 1: 扩散的时候,同时扩散两个节点!
for i in range(size):
cur_pos = q.popleft()
if cur_pos == target:
return step
x, y = cur_pos
for j in range(4):
nx, ny = x + dx[j], y + dy[j]
if not in_area(nx, ny, n, m):
continue
if (nx, ny) in visited:
continue
if grid[nx][ny] == '0':
visited.add((nx, ny))
q.append((nx, ny))
step += 1
return -1
# 关键点 2: 存储陆地和海洋节点列表
land, water = [], []
for i in range(n):
for j in range(m):
if grid[i][j] == '1':
land.append((i, j))
else:
water.append((i, j))
res = float('inf')
for l in land:
for w in water:
res = min(res, bfs(l, w))
return res
def in_area(x, y, n, m):
if x < 0 or x >= n or y < 0 or y >= m:
return False
return True
以上是使用广度优先搜索解决岛屿最小水陆转换次数的算法实现。我们可以通过 BFS 找到两个岛屿之间的最短路径。在运行算法时,我们需要确定岛屿和水域节点的位置,并将其存储在一个列表中。我们通过在岛屿和水域节点之间进行 BFS 来查找最短路径。考虑到两个岛屿之间的距离应为岛屿节点之间的最短距离,而水域之间的距离是固定的。因此,我们需要搜索从一个岛屿节点到另一个岛屿节点的最短距离,以计算连接两个岛屿所需的最小水陆转换次数。