lintcode：Number of Islands 岛屿的个数

题目：

岛屿的个数

给一个01矩阵，求不同的岛屿的个数。

0代表海，1代表岛，如果两个1相邻，那么这两个1属于同一个岛。我们只考虑上下左右为相邻。

样例

在矩阵：

[
  [1, 1, 0, 0, 0],
  [0, 1, 0, 0, 1],
  [0, 0, 0, 1, 1],
  [0, 0, 0, 0, 0],
  [0, 0, 0, 0, 1]
]

中有 3 个岛.

解题：

在programcreek看到是根据深度优先算法

对某个位置（i,j）

当是1 的时候，是岛屿，该位置设为 0 ，并将四周的 1 设置为 0，这样就是递归思想了

当是0的时候，不是岛屿，寻找下一个位置

Java程序：

public class Solution {
    /**
     * @param grid a boolean 2D matrix
     * @return an integer
     */
    public int numIslands(boolean[][] grid) {
        // Write your code here
        int m = grid.length;
        if(m==0)
            return 0;
        int count = 0;
        int n = grid[0].length;
        for(int i=0;i<m;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                if(grid[i][j]==true){
                    dfs(grid,i,j);
                    count++;
                }
            }
        }
        return count;
    }
    private void dfs(boolean[][]grid,int i,int j){
        if(i<0 || j<0||i>=grid.length || j>=grid[0].length)
            return ;
        if(grid[i][j]==true){
            grid[i][j]= false;
            dfs(grid,i-1,j);
            dfs(grid,i+1,j);
            dfs(grid,i,j-1);
            dfs(grid,i,j+1);
        }
        
    }
}

总耗时: 9193 ms

Python程序：

class Solution:
    # @param {boolean[][]} grid a boolean 2D matrix
    # @return {int} an integer
    def numIslands(self, grid):
        # Write your code here
        m = len(grid)
        if m==0:
            return 0
        n = len(grid[0])
        if  n==0:
            return 0
        count = 0
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j]==True:
                    self.dfs(grid,i,j)
                    count +=1
        return count
    
    def dfs(self,grid,i,j):
        if i<0 or j<0 or i>=len(grid) or j>=len(grid[0]):
            return
        if grid[i][j]==True:
            grid[i][j]=False
            self.dfs(grid,i-1,j)
            self.dfs(grid,i+1,j)
            self.dfs(grid,i,j-1)
            self.dfs(grid,i,j+1)

总耗时: 433 ms