LeetCode算法题-Flood Fill(Java实现)
这是悦乐书的第306次更新,第325篇原创
01 看题和准备
今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第173题(顺位题号是733)。图像由二维整数数组表示,每个整数表示图像的像素值(从0到65535)。给定表示泛洪填充的起始像素(行和列)的坐标(sr,sc)和像素值newColor,进行“泛洪填充”图像。
要执行“泛洪填充”,请考虑起始像素,以及与起始像素相同颜色的起始像素4向连接的任何像素,以及与这些像素4向相连的任何像素(也使用与起始像素),依此类推。用newColor替换所有上述像素的颜色。最后,返回修改后的图像。例如:
输入:image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]
sr = 1,sc = 1,newColor = 2
输出:[[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
说明:从图像的中心(位置(sr,sc)=(1,1)),连接所有像素通过与起始像素相同颜色的路径用新颜色着色。
注意:
图像和图像[0]的长度将在[1,50]范围内。
给定的起始像素将满足0 <= sr <image.length和0 <= sc <image [0] .length。
image [i] [j]和newColor中每种颜色的值将是[0,65535]中的整数。
本次解题使用的开发工具是eclipse,jdk使用的版本是1.8,环境是win7 64位系统,使用Java语言编写和测试。
02 第一种解法
题目的意思是将起始位置的值改为新的值,如果值不相同的话。并且以起始坐标开始,其上下左右四个方向的点,如果像素值和起始坐标的相等,也要改为新的坐标值,以这些四个方向上的点也会继续向他们本身的四个方向延伸,直到不能修改为止。
上述问题的子问题与问题本身的性质一样,都是以本身为中心,向四个方向扩散,因此我们可以借助递归来实现,但是需要注意边界,不要下标越界了。
public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {
int oldColor = image[sr][sc];
if (oldColor != newColor) {
help(image, sr, sc, newColor, oldColor);
}
return image;
}
public void help(int[][] image, int sr, int sc, int newColor, int oldColor) {
if (image[sr][sc] == oldColor) {
image[sr][sc] = newColor;
// 向上
if (sr-1 >= 0) {
help(image, sr-1, sc, newColor, oldColor);
}
// 向下
if (sr+1 < image.length) {
help(image, sr+1, sc, newColor, oldColor);
}
// 向左
if (sc-1 >= 0) {
help(image, sr, sc-1, newColor, oldColor);
}
// 向右
if (sc+1 < image[0].length) {
help(image, sr, sc+1, newColor, oldColor);
}
}
}
03 第二种解法
我们也可以使用迭代的方式来实现,借助队列。队列中存放的是坐标,以数组形式表现,另外将四个方向用两个坐标数组来表示,x表示行的方向,y表示列的方向。在队列中判断四个方向的数据是否符合要求,不能越界并且要等于原始起点的值,将满足这些条件的坐标存入数组。
public int[][] floodFill(int[][] image, int sr, int sc, int newColor) {
int oldColor = image[sr][sc];
if (oldColor == newColor) {
return image;
}
Queue<int[]> queue = new LinkedList<int[]>();
queue.offer(new int[]{sr, sc});
int[] x = {1,-1,0,0};
int[] y = {0,0,1,-1};
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
for (int i=0; i<size; i++) {
int[] temp = queue.poll();
int m = temp[0];
int n = temp[1];
image[m][n] = newColor;
for (int j=0; j<4; j++) {
int nx = x[j]+m;
int ny = y[j]+n;
if (nx>=image.length || nx<0 || ny>=image[0].length || ny<0 || image[nx][ny] != oldColor) {
continue;
}
queue.offer(new int[]{nx, ny});
}
}
}
return image;
}
04 小结
算法专题目前已日更超过五个月,算法题文章174+篇,公众号对话框回复【数据结构与算法】、【算法】、【数据结构】中的任一关键词,获取系列文章合集。
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