Zero title: Algorithm (leetcode, with mind map + all solutions) (200) number of islands out of 300 questions
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Two solutions overview (mind map)
All three solutions
1 Scenario 1
1) Code:
// 方案1 “自己。模拟 - 标记法”。
// 思路：
// 1）状态初始化：m = grid.length, n = grid[0].length; 。
// tempMap = new Map(), resMap = getMapByGrid(), resCount = 0; 。
// 2）核心：循环处理 —— 条件为 存在未被访问过的陆地 。
// 3）返回结果 resCount 。
var numIslands = function(grid) {
const getMapByGrid = () => {
let resMap = new Map();
for (let i = 0; i < m; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
if (grid[i][j] === '1') {
const tempVal = `${i}#${j}`;
resMap.set(tempVal, 1);
}
}
}
return resMap;
};
// 1）状态初始化：m = grid.length, n = grid[0].length; 。
// tempMap = new Map(), resMap = getMapByGrid(), resCount = 0; 。
const m = grid.length,
n = grid[0].length;
let // tempMap：目前已被访问过的陆地。
tempMap = new Map(),
resMap = getMapByGrid(),
resCount = 0;
// 2）核心：循环处理 —— 条件为 存在未被访问过的陆地 。
while (resMap.size !== 0) {
for (const [key, val] of resMap) {
if (!tempMap.has(key)) {
tempMap.set(key, 1);
let tempQueue = [key];
while (tempQueue.length !== 0) {
const key = tempQueue.shift(),
[tempI, tempJ] = key.split('#').map(v => parseInt(v));
// 标记为已被访问。
resMap.delete(key);
// 4个方向的访问。
// 上
if (tempI - 1 >= 0 && grid[tempI - 1][tempJ] === '1') {
const key = `${tempI - 1}#${tempJ}`;
if (!tempMap.has(key)) {
tempQueue.push(key);
tempMap.set(key, 1);
}
}
// 下
if (tempI + 1 < m && grid[tempI + 1][tempJ] === '1') {
const key = `${tempI + 1}#${tempJ}`;
if (!tempMap.has(key)) {
tempQueue.push(key);
tempMap.set(key, 1);
}
}
// 左
if (tempJ - 1 >= 0 && grid[tempI][tempJ - 1] === '1') {
const key = `${tempI}#${tempJ - 1}`;
if (!tempMap.has(key)) {
tempQueue.push(key);
tempMap.set(key, 1);
}
}
// 右
if (tempJ + 1 < n && grid[tempI][tempJ + 1] === '1') {
const key = `${tempI}#${tempJ + 1}`;
if (!tempMap.has(key)) {
tempQueue.push(key);
tempMap.set(key, 1);
}
}
}
// 当前岛屿无法再次连接到任何陆地了。
resCount++;
}
break;
}
}
// 3）返回结果 resCount 。
return resCount;
};2 Option 2
1) Code:
// 方案2 “自己。深度优先搜索法”。
// 参考：
// 1）https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/solution/dao-yu-shu-liang-by-leetcode/
// 思路：
// 1）状态初始化：m = grid.length, n = grid[0].length; 。
// resCount = 0;
// 2）核心：遍历 grid 。
// 2.1）若 当前的格子为 陆地，则 岛屿数量增加1 并 执行深度搜索函数 —— dfs(i, j) 。
// 3）返回结果 resCount 。
var numIslands = function(grid) {
// 深度搜索（实现：递归）
const dfs = (curI = 0, curJ = 0) => {
// 1）递归出口：其实被隐藏起来 —— 当坐标超出格子范围 或 坐标不符合条件时。
// 2）递归主体。
// 2.1）当前陆地置为 水 。
grid[curI][curJ] = '0';
// 2.2）上下左右，四个方向执行深度搜索。
if (curI - 1 >= 0 && grid[curI - 1][curJ] === '1') {
dfs(curI - 1, curJ);
}
if (curI + 1 < m && grid[curI + 1][curJ] === '1') {
dfs(curI + 1, curJ);
}
if (curJ - 1 >= 0 && grid[curI][curJ - 1] === '1') {
dfs(curI, curJ - 1);
}
if (curJ + 1 < n && grid[curI][curJ + 1] === '1') {
dfs(curI, curJ + 1);
}
};
// 1）状态初始化：m = grid.length, n = grid[0].length; 。
// resCount = 0;
const m = grid.length,
n = grid[0].length;
let resCount = 0;
// 2）核心：遍历 grid 。
for (let i = 0; i < m; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
// 2.1）若 当前的格子为 陆地，则 岛屿数量增加1 并 执行深度搜索函数 —— dfs(i, j) 。
if (grid[i][j] === '1') {
resCount++;
dfs(i, j);
}
}
}
// 3）返回结果 resCount 。
return resCount;
};3 Scenario 3
1) Code:
// 方案3 “广度优先搜索法（本质：跟方案1差不多）”。
// 参考：
// 1）https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/solution/dao-yu-shu-liang-by-leetcode/
// 思路：
// 1）状态初始化：m = grid.length, n = grid[0].length;
// resCount = 0; 。
// 2）核心：2层循环的遍历。
// 2.1）若 当前位置为 陆地 ，特殊处理，
// 并 进行 广度优先（使用队列 queue ）的遍历处理。
// 3）返回结果 resCount 。
var numIslands = function(grid) {
// 1）状态初始化：m = grid.length, n = grid[0].length;
// resCount = 0; 。
const m = grid.length,
n = grid[0].length;
let resCount = 0;
// 2）核心：2层循环的遍历。
for (let i = 0; i < m; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
// 2.1）若 当前位置为 陆地 ，特殊处理，
// 并 进行 广度优先（使用队列 queue ）的遍历处理。
if (grid[i][j] === '1') {
grid[i][j] = '0';
resCount++;
let queue = [[i, j]];
while (queue.length !== 0) {
const [tempI, tempJ] = queue.shift();
// 上下左右，4个方向。
if (tempI - 1 >= 0 &&grid[tempI - 1][tempJ] === '1') {
queue.push([tempI - 1, tempJ]);
grid[tempI - 1][tempJ] = '0';
}
if (tempI + 1 < m &&grid[tempI + 1][tempJ] === '1') {
queue.push([tempI + 1, tempJ]);
grid[tempI + 1][tempJ] = '0';
}
if (tempJ - 1 >= 0 &&grid[tempI][tempJ - 1] === '1') {
queue.push([tempI, tempJ - 1]);
grid[tempI][tempJ - 1] = '0';
}
if (tempJ + 1 < n &&grid[tempI][tempJ + 1] === '1') {
queue.push([tempI, tempJ + 1]);
grid[tempI][tempJ + 1] = '0';
}
}
}
}
}
// 3）返回结果 resCount 。
return resCount;
}4 Option 4
1) Code:
// 方案4 “并查集法”。
// 参考：
// 1）https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/solution/dao-yu-shu-liang-by-leetcode/
// 注：有问题，通过 12 / 49 。TODO：排查问题 && 重新手撕。
var numIslands = function(grid) {
class Unionfind {
constructor() {
let count = 0,
parent = [],
rank = [];
for (let i = 0; i < m; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
const tempIndex = n * i + j;
if (grid[i][j] === '1') {
parent[tempIndex] = tempIndex;
count++;
}
// ？
rank[tempIndex] = 0;
}
}
this.count = count;
this.parent = parent;
this.rank = rank;
}
find(index) {
const {parent} = this;
if (parent[index] !== index) {
// 找到该坐标最开始的“祖先”？
parent[index] = this.find(parent[index]);
}
this.parent = parent;
return parent[index];
}
union(index_1, index_2) {
let {rank, parent, count} = this;
const root_1 = this.find(index_1),
root_2 = this.find(index_2);
if (root_1 !== root_2) {
if (rank[root_1] > rank[root_2]) {
parent[root_2] = root_1;
}
else if (rank[root_1] < rank[root_2]) {
parent[root_1] = root_2;
}
else {
parent[root_2] = root_1;
// ？
rank[root_1] += 1;
}
count--;
}
this.count = count;
this.parent = parent;
this.rank = rank;
}
getCount() {
const {count} = this;
return count;
}
}
const m = grid.length,
n = grid[0].length;
let unionfind = new Unionfind();
for (let i = 0; i < m; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
if (grid[i][j] === '1') {
grid[i][j] = '0';
}
// 上下左右，4个方向。
const tempIndex = n * i + j;
if (i - 1 >= 0 && grid[i - 1][j] === '1') {
unionfind.union(tempIndex, n * (i - 1) + j);
}
if (i + 1 < m && grid[i + 1][j] === '1') {
unionfind.union(tempIndex, n * (i + 1) + j);
}
if (j - 1 >= 0 && grid[i][j - 1] === '1') {
unionfind.union(tempIndex, n * i + (j - 1));
}
if (j + 1 < n && grid[i][j + 1] === '1') {
unionfind.union(tempIndex, n * i + (j + 1));
}
}
}
return unionfind.getCount();
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