【重点】【BFS】542.01矩阵

Allenlzcoder

于 2024-01-05 00:12:31 发布

阅读量737

点赞数 10

分类专栏： labuladong的算法小抄笔记文章标签： BFS

本文链接：https://blog.csdn.net/Allenlzcoder/article/details/135398752

版权

labuladong的算法小抄笔记专栏收录该内容

78 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一个名为Solution的类中的updateMatrix方法，通过广度优先搜索(BFS)计算给定矩阵中每个元素到0的距离，返回更新后的距离矩阵。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目

法1：经典BFS

在这里插入图片描述
下图中就展示了我们方法：

class Solution {
    public int[][] updateMatrix(int[][] mat) {
        int m = mat.length, n = mat[0].length;
        int[][] dist = new int[m][n];
        boolean[][] used = new boolean[m][n];
        Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if (mat[i][j] == 0) {
                    queue.offer(new int[]{i, j});
                    used[i][j] = true;
                }
            }
        }
        int[] xMove = new int[]{-1, 1, 0, 0};
        int[] yMove = new int[]{0, 0, -1, 1};
        while (!queue.isEmpty()) {
            int[] curLoc = queue.poll();
            int curX = curLoc[0], curY = curLoc[1];
            for (int i = 0; i < 4; ++i) {
                int xNew = curX + xMove[i];
                int yNew = curY + yMove[i];
                if (xNew >= 0 && xNew < m && yNew >= 0 && yNew < n && !used[xNew][yNew]) {
                    queue.offer(new int[]{xNew, yNew});
                    dist[xNew][yNew] = dist[curX][curY] + 1;
                    used[xNew][yNew] = true;
                }
            }
        }

        return dist;
    }
}