大厂算法面试之leetcode精讲6.深度优先&广度优先 _算法面试

弱龄寄事外，委怀在琴书。这篇文章主要讲述大厂算法面试之leetcode精讲6.深度优先&广度优先相关的知识，希望能为你提供帮助。
大厂算法面试之leetcode精讲6.深度优先& 广度优先视频教程（高效学习）:点击学习目录：1.开篇介绍
2.时间空间复杂度
3.动态规划
4.贪心
5.二分查找
6.深度优先& 广度优先
7.双指针
8.滑动窗口
9.位运算
10.递归& 分治
11剪枝& 回溯
12.堆
13.单调栈
14.排序算法
15.链表
16.set& map
17.栈
18.队列
【大厂算法面试之leetcode精讲6.深度优先&广度优先】19.数组
20.字符串
21.树
22.字典树
23.并查集
24.其他类型题
深度优先& 广度优先

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bfs:适用于层序遍历或者寻找最短路径的问。

//bfs伪代码模版 function bfs(graph, start, end) { queue = []; queue.append([start]); visited.add(start); while (queue) node = queue.pop(); visited.add(node); process(node); nodes = generate_related_nodes(node); queue.add(nodes); }

dfs:

//dfs伪代码模版 //递归 function dfs(node, visited) { visited.add(node); for (next_node in node.children()) { if (!next_node in visited) dfs(next_node, visited); } }//非递归 function dfs(tree) { if (tree.root === null) { return []; }visited, (stack = []), [tree.node]; while (stack) node = stack.pop(); visited.add(node); process(node); nodes = generate_ralated_nodes(node); stack.push(nodes); }

695. 岛屿的最大面积（medium）

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方法1.dfs

思路：深度优先，先循环网格，当grid[x][y] === 1时，将当前单元格置为0并上下左右不断递归，计算每个岛屿的大小，然后不断更新最大岛屿
复杂度：时间复杂度O(mn)，m、n分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，递归最大深度

js：

var maxAreaOfIsland = function(grid) { let row = grid.length, col = grid[0].length; function dfs (x, y) { //越界判断当grid[x][y] === 0时直接返回 if (x < 0 || x > = row || y < 0 || y > = col || grid[x][y] === 0) return 0; grid[x][y] = 0; //当grid[x][y] === 1时，将当前单元格置为0 let ans = 1, dx = [-1, 1, 0, 0], dy = [0, 0, 1, -1]; //方向数组 for (let i = 0; i < dx.length; i++) {//上下左右不断递归，计算每个岛屿的大小 ans += dfs(x + dx[i], y + dy[i]); } return ans; } let res = 0; for (let i = 0; i < row; i++) { for (let j = 0; j < col; j++) { res = Math.max(res, dfs(i, j)); //循环网格更新最大岛屿 } } return res; };

java

class Solution { public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) { int res = 0; for(int i = 0; i < grid.length; i++){ for(int j = 0; j < grid[0].length; j++){ if(grid[i][j] == 1){ res = Math.max(res, dfs(grid, i, j)); } } } return res; }public int dfs(int[][] grid, int i, int j){ if(i < 0 || i > = grid.length || j < 0 || j > = grid[0].length || grid[i][j] == 0){ return 0; } grid[i][j] = 0; return 1 + dfs(grid, i - 1, j) + dfs(grid, i + 1, j) + dfs(grid, i, j - 1) + dfs(grid, i, j + 1); } }

方法2.bfs

思路：广度优先，循环网格，不断将当前网格的坐标加入队列，如果当前网格对应的值是1，则置为0，然后向四周扩散，找到下一层的网格坐标，加入队列，直到队列为空
复杂度：时间复杂度O(mn)，m、n分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，queue的大小

js：

var maxAreaOfIsland = function(grid) { let ans = 0, row = grid.length, col = grid[0].length; let dx = [1, -1, 0, 0], dy = [0, 0, 1, -1]; //方向数组 for (let i = 0; i < row; i++) { for (let j = 0; j < col; j++) { if (grid[i][j] === 0) continue; //循环网格，遇到0就跳过 let queue = [[i, j]], curr = 0; //在队列中加入当前网格的值 while (queue.length > 0) { let [x, y] = queue.shift(); //不断出队 //越界判断 if (x < 0 || x > = row || y < 0 || y > = col || grid[x][y] === 0) continue; ++curr; //更新岛屿的数量 grid[x][y] = 0; //遍历过的网格置为0 for (let k = 0; k < dx.length; k++) {//上下左右遍历，把下一层的节点加入队列 queue.push([x + dx[k], y + dy[k]]); } } ans = Math.max(ans, curr); //更新最大岛屿面积 } } return ans; };

java

class Solution { public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) { int res = 0; for(int i = 0; i < grid.length; i++){ for(int j = 0; j < grid[0].length; j++){ if(grid[i][j] == 1){ res = Math.max(res, bfs(grid, i, j)); } } } return res; }public int bfs(int[][] grid, int i, int j){ int[] dx = {1, -1, 0, 0}; int[] dy = {0, 0, 1, -1}; Queue< int[]> queue = new LinkedList< > (); queue.offer(new int[]{i, j}); grid[i][j] = 0; int area = 1; while(!queue.isEmpty()){ int[] x = queue.poll(); for(int index = 0; index < 4; index++){ int nx = x[0] + dx[index], ny = x[1] + dy[index]; if(nx> =0 & & nx < grid.length & & ny > = 0 & & ny < grid[0].length & & grid[nx][ny] == 1){ grid[nx][ny] = 0; area += 1; queue.offer(new int[]{nx, ny}); } } } return area; } }

733. 图像渲染 (easy)

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方法1.dfs

复杂度：时间复杂度O(mn)，m、n分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，递归最大深度

js：

const floodFill = (image, sr, sc, newColor) => { const m = image.length; const n = image[0].length; const oldColor = image[sr][sc]; if (oldColor == newColor) return image; const fill = (i, j) => { if (i < 0 || i > = m || j < 0 || j > = n || image[i][j] != oldColor) { return; } image[i][j] = newColor; fill(i - 1, j); fill(i + 1, j); fill(i, j - 1); fill(i, j + 1); }; fill(sr, sc); return image; };

方法2.bfs

复杂度：时间复杂度O(mn)，m、n分别是网格的长和宽。空间复杂度O(mn)，递归最大深度

js：

const floodFill = (image, sr, sc, newColor) => { const m = image.length; const n = image[0].length; const oldColor = image[sr][sc]; if (oldColor == newColor) return image; const queue = [[sr, sc]]; while (queue.length) { const [i, j] = queue.shift(); image[i][j] = newColor; if (i - 1 > = 0 & & image[i - 1][j] == oldColor) queue.push([i - 1, j]); if (i + 1 < m & & image[i + 1][j] == oldColor) queue.push([i + 1, j]); if (j - 1 > = 0 & & image[i][j - 1] == oldColor) queue.push([i, j - 1]); if (j + 1 < n & & image[i][j + 1] == oldColor) queue.push([i, j + 1]); }return image; };