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這個是很復雜的
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你可以百度這個算法
然后套進去寫代碼
題目描述
給你一個大小為 m x n 的二進制矩陣 grid，其中 0 表示一個海洋單元格、1 表示一個陸地單元格。
一次 移動 是指從一個陸地單元格走到另一個相鄰（上、下、左、右）的陸地單元格或跨過 grid 的邊界。
返回網格中 無法 在任意次數的移動中離開網格邊界的陸地單元格的數量。
示例 1：
示例 2：
提示：
根據飛地的定義，如果從一個陸地單元格出發無法移動到網格邊界，則這個陸地單元格是飛地。因此可以將所有陸地單元格分成兩類：第一類陸地單元格和網格邊界相連，這些陸地單元格不是飛地；第二類陸地單元格不和網格邊界相連，這些陸地單元格是飛地。
我們可以從網格邊界上的每個陸地單元格開始深度優先搜索，遍歷完邊界之后，所有和網格邊界相連的陸地單元格就都被訪問過了。然后遍歷整個網格，如果網格中的一個陸地單元格沒有被訪問過，則該陸地單元格不和網格的邊界相連，是飛地。
代碼實現時，由于網格邊界上的單元格一定不是飛地，因此遍歷網格統計飛地的數量時只需要遍歷不在網格邊界上的單元格。
代碼
Java
C#
C++
C
Python3
Golang
JavaScript
復雜度分析
也可以通過廣度優先搜索判斷每個陸地單元格是否和網格邊界相連。
首先從網格邊界上的每個陸地單元格開始廣度優先搜索，訪問所有和網格邊界相連的陸地單元格，然后遍歷整個網格，統計飛地的數量。
代碼
Java
C#
C++
C
Python3
Golang
JavaScript
復雜度分析
除了深度優先搜索和廣度優先搜索的方法以外，也可以使用并查集判斷每個陸地單元格是否和網格邊界相連。
并查集的核心思想是計算網格中的每個陸地單元格所在的連通分量。對于網格邊界上的每個陸地單元格，其所在的連通分量中的所有陸地單元格都不是飛地。如果一個陸地單元格所在的連通分量不同于任何一個網格邊界上的陸地單元格所在的連通分量，則該陸地單元格是飛地。
并查集的做法是，遍歷整個網格，對于網格中的每個陸地單元格，將其與所有相鄰的陸地單元格做合并操作。由于需要判斷每個陸地單元格所在的連通分量是否和網格邊界相連，因此并查集還需要記錄每個單元格是否和網格邊界相連的信息，在合并操作時更新該信息。
在遍歷網格完成并查集的合并操作之后，再次遍歷整個網格，通過并查集中的信息判斷每個陸地單元格是否和網格邊界相連，統計飛地的數量。
代碼
Java
C#
C++
C
Python3
Golang
JavaScript
復雜度分析
BY /
本文作者：力扣
下面是我修改了滴源碼，是基于一張簡單的地圖，在地圖上搜索目的節點，依次用深度優先、廣度優先、Dijkstra算法實現。
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Stack;
/**
*
* @author yinzhuo
*
*/
public class Arithmatic {
boolean flag = true;
// 一張地圖
static int[][] map = new int[][]// 地圖數組
{
{ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 } };
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
public class lianliankan implements ActionListener
{
JFrame mainFrame; //主面板
Container thisContainer;
JPanel centerPanel,southPanel,northPanel; //子面板
JButton diamondsButton[][] = new JButton[6][5];//游戲按鈕數組
JButton exitButton,resetButton,newlyButton; //退出，重列，重新開始按鈕 JLabel fractionLable=new JLabel("0"); //分數標簽
JButton firstButton,secondButton; //分別記錄兩次被選中的按鈕
int grid[][] = new int[8][7];//儲存游戲按鈕位置
static boolean pressInformation=false; //判斷是否有按鈕被選中
int x0=0,y0=0,x=0,y=0,fristMsg=0,secondMsg=0,validateLV; //游戲按鈕的位置坐標 int i,j,k,n;//消除方法控制
public void init(){
mainFrame=new JFrame("JKJ連連看");
thisContainer = mainFrame.getContentPane();
thisContainer.setLayout(new BorderLayout());
centerPanel=new JPanel();
southPanel=new JPanel();
northPanel=new JPanel();
thisContainer.add(centerPanel,"Center");
thisContainer.add(southPanel,"South");
thisContainer.add(northPanel,"North");
centerPanel.setLayout(new GridLayout(6,5));
for(int cols = 0;cols 6;cols++){
for(int rows = 0;rows 5;rows++ ){
diamondsButton[cols][rows]=new JButton(String.valueOf(grid[cols+1][rows+1])); diamondsButton[cols][rows].addActionListener(this);
centerPanel.add(diamondsButton[cols][rows]);
}
}
exitButton=new JButton("退出");
exitButton.addActionListener(this);
resetButton=new JButton("重列");
resetButton.addActionListener(this);
newlyButton=new JButton("再來一局");
newlyButton.addActionListener(this);
southPanel.add(exitButton);
southPanel.add(resetButton);
1/8頁
southPanel.add(newlyButton);
fractionLable.setText(String.valueOf(Integer.parseInt(fractionLable.getText())));
northPanel.add(fractionLable);
mainFrame.setBounds(280,100,500,450);
mainFrame.setVisible(true);
}
public void randomBuild() {
int randoms,cols,rows;
for(int twins=1;twins=15;twins++) {
randoms=(int)(Math.random()*25+1);
for(int alike=1;alike=2;alike++) {
cols=(int)(Math.random()*6+1);
rows=(int)(Math.random()*5+1);
while(grid[cols][rows]!=0) {
cols=(int)(Math.random()*6+1);
rows=
3、廣度優先搜索算法
(1)鄰接表表示圖的廣度優先搜索算法
void BFS(ALGraph*G，int k)
{// 以vk為源點對用鄰接表表示的圖G進行廣度優先搜索
int i；
CirQueue Q； //須將隊列定義中DataType改為int
EdgeNode *p；
InitQueue(Q)；//隊列初始化
//訪問源點vk
printf("visit vertex：％e"，G-adjlist[k].vertex)；
visited[k]=TRUE；
EnQueue(Q，k)；//vk已訪問，將其人隊。（實際上是將其序號人隊）
while(!QueueEmpty(Q)){//隊非空則執行
i=DeQueue(Q)； //相當于vi出隊
p=G-adjlist[i].firstedge； //取vi的邊表頭指針
while(p){//依次搜索vi的鄰接點vj(令p-adjvex=j)
if(!visited[p-adivex]){ //若vj未訪問過
printf("visitvertex：％c"，C-adjlistlp-adjvex].vertex)； //訪問vj
visited[p-adjvex]=TRUE；
EnQueue(Q，p-adjvex)；//訪問過的vj人隊
}//endif
p=p-next；//找vi的下一鄰接點
}//endwhile
}//endwhile
}//end of BFS
（2）鄰接矩陣表示的圖的廣度優先搜索算法
void BFSM(MGraph *G，int k)
{以vk為源點對用鄰接矩陣表示的圖G進行廣度優先搜索
int i，j；
CirQueue Q；
InitQueue(Q)；
printf("visit vertex：％c"，G-vexs[k])； //訪問源點vk
visited[k]=TRUE；
EnQueue(Q，k)；
while(!QueueEmpty(Q)){
i=DeQueue(Q)； //vi出隊
for(j=0;jG-n;j++)//依次搜索vi的鄰接點vj
if(G-edges[i][j]==1!visited[j]){//vi未訪問
printf("visit vertex：％c"，G-vexs[j])；//訪問vi
visited[j]=TRUE；
EnQueue(Q，j)；//訪問過的vi人隊
}
}//endwhile
}//BFSM
