#C0E75. 华为OD机试E卷 - 开心消消乐

华为OD机试E卷 - 开心消消乐

华为OD机试E卷 - 开心消消乐（Java & Python& JS & C++ & C ）

https://blog.csdn.net/banxia_frontend/article/details/142729685

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题目描述

给定一个N行M列的二维矩阵，矩阵中每个位置的数字取值为0或1。矩阵示例如：

1 1 0 0 
0 0 0 1 
0 0 1 1 
1 1 1 1

现需要将矩阵中所有的1进行反转为0，规则如下：

  • 当点击一个1时，该1便被反转为0，同时相邻的上、下、左、右，以及左上、左下、右上、右下8 个方向的1（如果存在1）均会自动反转为0；
  • 进一步地，一个位置上的1被反转为0时，与其相邻的8个方向的1（如果存在1）均会自动反转为0；

按照上述规则示例中的矩阵只最少需要点击2次后，所有值均为0。

请问，给定一个矩阵，最少需要点击几次后，所有数字均为0？

输入描述

第一行为两个整数，分别表示句子的行数 N 和列数 M，取值范围均为 [1, 100]

接下来 N 行表示矩阵的初始值，每行均为 M 个数，取值范围 [0, 1]

输出描述

输出一个整数，表示最少需要点击的次数

示例1

输入

4 4
1 1 0 0
0 0 0 1
0 0 1 1
1 1 1 1

输出

2

示例2

输入

3 3
1 0 1
0 1 0
1 0 1

输出

1

说明

上述样例中，四个角上的 1 均在中间的 1 的相邻 8 个方向上，因此只需要点击一次即可

解题思路

本题的原型题：https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/

给定一个二维矩阵，矩阵中的每个元素取值为0或1。题目要求我们通过点击矩阵中的1，将其反转为0，并且它周围8个方向上的1也会被自动反转为0，直到所有的1都被反转成0。我们需要找到最少点击次数，使得所有的1都变为0。

这个问题可以看作是一个联通区域的统计问题。每次点击一个1，它不仅自身变为0，它所在的整个联通的1的区域（包括上下左右以及四个对角线上的方向）都会变为0。因此，求最少点击次数相当于求矩阵中有多少个1的联通区域。

每个联通区域内的1可以通过一次点击全部变为0，因此我们只需找到有多少个这样的联通区域，就能得出最少的点击次数。

示例分析：

示例1：

输入：
4 4
1 1 0 0
0 0 0 1
0 0 1 1
1 1 1 1
  1. 第一次点击可以选中矩阵的左上角的1，覆盖该联通区域，第一行的两个1变为0。
  2. 第二次点击可以选择矩阵右下角的1，这个联通区域包括右下的所有1。

最终，只需点击两次就可以使所有的1变为0，输出为 2。

示例2：

输入：
3 3
1 0 1
0 1 0
1 0 1

这里四个角的1都相邻于中间的1，因此只需点击中间的1，四个角的1都会自动变为0。因此输出为 1。

Java

import java.util.Scanner;

class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 处理输入
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int rows = in.nextInt(); // 输入矩阵的行数
        int cols = in.nextInt(); // 输入矩阵的列数
        int[][] matrix = new int[rows][cols]; // 定义一个rows行cols列的矩阵
        for (int i = 0; i < rows; i++) { // 遍历矩阵的每一行
            for (int j = 0; j < cols; j++) { // 遍历矩阵的每一列
                matrix[i][j] = in.nextInt(); // 读入矩阵的每一个元素
            }
        }

        int result = 0; // 定义结果变量，表示矩阵中1的连通块数量
        for (int i = 0; i < rows; i++) { // 遍历矩阵的每一行
            for (int j = 0; j < cols; j++) { // 遍历矩阵的每一列
                // 从任意一个位置的1开始遍历
                if (matrix[i][j] == 1) { // 如果当前位置是1
                    result++; // 连通块数量加1
                    dfs(matrix, i, j); // 对以当前位置为起点的连通块进行深度优先遍历
                }
            }
        }
        System.out.println(result); // 输出矩阵中1的连通块数量
    }

    public static void dfs(int[][] matrix, int x, int y) {
        matrix[x][y] = 0; // 将当前位置的值设为0，表示已经遍历过
        int rows = matrix.length; // 矩阵的行数
        int cols = matrix[0].length; // 矩阵的列数
        int[][] directions = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}, {-1, -1}, {-1, 1}, {1, -1}, {1, 1}}; // 定义8个方向的偏移量
        for (int[] dir : directions) { // 遍历8个方向
            int nextX = x + dir[0]; // 计算下一个位置的行坐标
            int nextY = y + dir[1]; // 计算下一个位置的列坐标
            if (nextX >= 0 && nextX < rows && nextY >= 0 && nextY < cols && matrix[nextX][nextY] == 1) { // 如果下一个位置在矩阵范围内且值为1
                dfs(matrix, nextX, nextY); // 对下一个位置进行深度优先遍历
            }
        }
    }
}

Python

def dfs(matrix, x, y):
    matrix[x][y] = 0 # 将当前位置的值设为0，表示已经遍历过
    rows, cols = len(matrix), len(matrix[0]) # 矩阵的行数和列数
    directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1), (-1, -1), (-1, 1), (1, -1), (1, 1)] # 定义8个方向的偏移量
    for dir in directions: # 遍历8个方向
        nextX, nextY = x + dir[0], y + dir[1] # 计算下一个位置的行坐标和列坐标
        if 0 <= nextX < rows and 0 <= nextY < cols and matrix[nextX][nextY] == 1: # 如果下一个位置在矩阵范围内且值为1
            dfs(matrix, nextX, nextY) # 对下一个位置进行深度优先遍历
rows, cols = map(int, input().split()) # 输入矩阵的行数和列数
matrix = [] # 定义一个空列表存放矩阵
for i in range(rows): # 遍历矩阵的每一行
    row = list(map(int, input().split())) # 读入矩阵的每一行
    matrix.append(row) # 将每一行添加到矩阵中

result = 0 # 定义结果变量，表示矩阵中1的连通块数量
for i in range(rows): # 遍历矩阵的每一行
    for j in range(cols): # 遍历矩阵的每一列
        # 从任意一个位置的1开始遍历
        if matrix[i][j] == 1: # 如果当前位置是1
            result += 1 # 连通块数量加1
            dfs(matrix, i, j) # 对以当前位置为起点的连通块进行深度优先遍历

print(result) # 输出矩阵中1的连通块数量

JavaScript

function dfs(matrix, x, y) {
  matrix[x][y] = 0; // 将当前位置的值设为0，表示已经遍历过
  const rows = matrix.length;
  const cols = matrix[0].length; // 矩阵的行数和列数
  const directions = [
    [-1, 0],
    [1, 0],
    [0, -1],
    [0, 1],
    [-1, -1],
    [-1, 1],
    [1, -1],
    [1, 1],
  ]; // 定义8个方向的偏移量
  for (let dir of directions) {
    // 遍历8个方向
    const nextX = x + dir[0];
    const nextY = y + dir[1]; // 计算下一个位置的行坐标和列坐标
    if (
      nextX >= 0 &&
      nextX < rows &&
      nextY >= 0 &&
      nextY < cols &&
      matrix[nextX][nextY] === 1
    ) {
      // 如果下一个位置在矩阵范围内且值为1
      dfs(matrix, nextX, nextY); // 对下一个位置进行深度优先遍历
    }
  }
}

const readline = require("readline");
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});

let rows, cols;
let matrix = []; // 定义一个空列表存放矩阵

rl.on("line", (line) => {
  if (!rows && !cols) {
    [rows, cols] = line.split(" ").map(Number); // 输入矩阵的行数和列数
  } else {
    const row = line.split(" ").map(Number); // 读入矩阵的每一行
    matrix.push(row); // 将每一行添加到矩阵中
    if (matrix.length === rows) {
      let result = 0; // 定义结果变量，表示矩阵中1的连通块数量
      for (let i = 0; i < rows; i++) {
        for (let j = 0; j < cols; j++) {
          // 从任意一个位置的1开始遍历
          if (matrix[i][j] === 1) {
            // 如果当前位置是1
            result += 1; // 连通块数量加1
            dfs(matrix, i, j); // 对以当前位置为起点的连通块进行深度优先遍历
          }
        }
      }
      console.log(result); // 输出矩阵中1的连通块数量
      rl.close();
    }
  }
});

C++

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

void dfs(vector<vector<int>>& matrix, int x, int y) {
    matrix[x][y] = 0; // 将当前位置的值设为0，表示已经遍历过
    int rows = matrix.size(); // 矩阵的行数
    int cols = matrix[0].size(); // 矩阵的列数
    vector<vector<int>> directions = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}, {-1, -1}, {-1, 1}, {1, -1}, {1, 1}}; // 定义8个方向的偏移量
    for (auto dir : directions) { // 遍历8个方向
        int nextX = x + dir[0]; // 计算下一个位置的行坐标
        int nextY = y + dir[1]; // 计算下一个位置的列坐标
        if (nextX >= 0 && nextX < rows && nextY >= 0 && nextY < cols && matrix[nextX][nextY] == 1) { // 如果下一个位置在矩阵范围内且值为1
            dfs(matrix, nextX, nextY); // 对下一个位置进行深度优先遍历
        }
    }
}

int main() {
    // 处理输入
    int rows, cols;
    cin >> rows >> cols; // 输入矩阵的行数和列数
    vector<vector<int>> matrix(rows, vector<int>(cols)); // 定义一个rows行cols列的矩阵
    for (int i = 0; i < rows; i++) { // 遍历矩阵的每一行
        for (int j = 0; j < cols; j++) { // 遍历矩阵的每一列
            cin >> matrix[i][j]; // 读入矩阵的每一个元素
        }
    }

    int result = 0; // 定义结果变量，表示矩阵中1的连通块数量
    for (int i = 0; i < rows; i++) { // 遍历矩阵的每一行
        for (int j = 0; j < cols; j++) { // 遍历矩阵的每一列
            // 从任意一个位置的1开始遍历
            if (matrix[i][j] == 1) { // 如果当前位置是1
                result++; // 连通块数量加1
                dfs(matrix, i, j); // 对以当前位置为起点的连通块进行深度优先遍历
            }
        }
    }
    cout << result << endl; // 输出矩阵中1的连通块数量
    return 0;
}

C语言

#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define MAXN 100

int matrix[MAXN][MAXN];
int rows, cols;

// 8个方向的移动向量
int directions[8][2] = {
    {-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}, 
    {-1, -1}, {-1, 1}, {1, -1}, {1, 1}
};

// 深度优先搜索
void dfs(int x, int y) {
    // 将当前位置的值设为0，表示已经遍历过
    matrix[x][y] = 0;

    // 遍历8个方向
    for (int i = 0; i < 8; i++) {
        int nextX = x + directions[i][0];
        int nextY = y + directions[i][1];

        // 判断下一个位置是否在矩阵范围内且值为1
        if (nextX >= 0 && nextX < rows && nextY >= 0 && nextY < cols && matrix[nextX][nextY] == 1) {
            dfs(nextX, nextY);
        }
    }
}

int main() {
    // 处理输入
    scanf("%d %d", &rows, &cols);

    // 读入矩阵的每一个元素
    for (int i = 0; i < rows; i++) {
        for (int j = 0; j < cols; j++) {
            scanf("%d", &matrix[i][j]);
        }
    }

    int result = 0; // 定义结果变量，表示矩阵中1的连通块数量

    // 遍历矩阵的每一个元素
    for (int i = 0; i < rows; i++) {
        for (int j = 0; j < cols; j++) {
            // 从任意一个位置的1开始遍历
            if (matrix[i][j] == 1) {
                result++; // 连通块数量加1
                dfs(i, j); // 对以当前位置为起点的连通块进行深度优先遍历
            }
        }
    }

    // 输出结果
    printf("%d\n", result);
    
    return 0;
}

fengmian

完整用例

用例1

3 3
1 0 1
0 1 0
1 0 1

用例2

4 4
1 1 0 0
0 0 0 1
0 0 1 1
1 1 1 1

用例3

3 3
1 0 0
0 0 0
0 0 1

用例4

5 5
1 1 0 0 0
0 1 1 0 0
0 0 0 1 1
0 0 0 0 1
0 0 0 0 1

用例5

4 4
0 0 0 0
0 1 1 0
0 1 1 0
0 0 0 0

用例6

3 4
1 0 0 1
0 1 1 0
1 0 0 1

用例7

6 6
1 1 0 0 1 1
1 1 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 0 0
0 0 1 1 0 0
1 1 0 0 1 1

用例8

4 5
1 1 0 1 1
0 0 0 0 0
1 1 0 1 1
1 1 0 0 0

用例9

6 6
1 1 1 1 1 1
1 0 0 0 0 1
1 0 1 1 0 1
1 0 1 1 0 1
1 0 0 0 0 1
1 1 1 1 1 1

用例10

4 4
1 0 1 0
0 0 0 0
1 0 1 0
0 0 0 0
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