被围绕的区域

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被围绕的区域

1.题目内容

给你一个 m x n 的矩阵 board ，由若干字符 'X' 和 'O' ，找到所有被 'X' 围绕的区域，并将这些区域里所有的 'O' 用 'X' 填充。

示例 1：

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输入：board = [["X","X","X","X"],["X","O","O","X"],["X","X","O","X"],["X","O","X","X"]]
输出：[["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","O","X","X"]]
解释：被围绕的区间不会存在于边界上，换句话说，任何边界上的 'O' 都不会被填充为 'X'。 任何不在边界上，或不与边界上的 'O' 相连的 'O' 最终都会被填充为 'X'。如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是“相连”的。

示例 2：

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输入：board = [["X"]]
输出：[["X"]]

提示：

  • m == board.length
  • n == board[i].length
  • 1 <= m, n <= 200
  • board[i][j] 为 'X' 或 'O'

2.解法

（1）深度优先搜索

思路及算法

我们可以使用深度优先搜索实现标记操作。在下面的代码中，我们把标记过的字母 O 修改为字母 A。

代码

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//C++
class Solution {
public:
    int n, m;

    void dfs(vector<vector<char>>& board, int x, int y) {
        if (x < 0 || x >= n || y < 0 || y >= m || board[x][y] != 'O') {
            return;
        }
        board[x][y] = 'A';
        dfs(board, x + 1, y);
        dfs(board, x - 1, y);
        dfs(board, x, y + 1);
        dfs(board, x, y - 1);
    }

    void solve(vector<vector<char>>& board) {
        n = board.size();
        if (n == 0) {
            return;
        }
        m = board[0].size();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            dfs(board, i, 0);
            dfs(board, i, m - 1);
        }
        for (int i = 1; i < m - 1; i++) {
            dfs(board, 0, i);
            dfs(board, n - 1, i);
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (board[i][j] == 'A') {
                    board[i][j] = 'O';
                } else if (board[i][j] == 'O') {
                    board[i][j] = 'X';
                }
            }
        }
    }
};
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//Java
class Solution {
    int n, m;

    public void solve(char[][] board) {
        n = board.length;
        if (n == 0) {
            return;
        }
        m = board[0].length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            dfs(board, i, 0);
            dfs(board, i, m - 1);
        }
        for (int i = 1; i < m - 1; i++) {
            dfs(board, 0, i);
            dfs(board, n - 1, i);
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (board[i][j] == 'A') {
                    board[i][j] = 'O';
                } else if (board[i][j] == 'O') {
                    board[i][j] = 'X';
                }
            }
        }
    }

    public void dfs(char[][] board, int x, int y) {
        if (x < 0 || x >= n || y < 0 || y >= m || board[x][y] != 'O') {
            return;
        }
        board[x][y] = 'A';
        dfs(board, x + 1, y);
        dfs(board, x - 1, y);
        dfs(board, x, y + 1);
        dfs(board, x, y - 1);
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度：O(n×m)，其中 n 和 m 分别为矩阵的行数和列数。深度优先搜索过程中，每一个点至多只会被标记一次。

  • 空间复杂度：O(n×m)，其中 n 和 m 分别为矩阵的行数和列数。主要为深度优先搜索的栈的开销。

（2）广度优先搜索

思路及算法

我们可以使用广度优先搜索实现标记操作。在下面的代码中，我们把标记过的字母 O 修改为字母 A。

代码

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//C++
class Solution {
public:
    const int dx[4] = {1, -1, 0, 0};
    const int dy[4] = {0, 0, 1, -1};

    void solve(vector<vector<char>>& board) {
        int n = board.size();
        if (n == 0) {
            return;
        }
        int m = board[0].size();
        queue<pair<int, int>> que;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (board[i][0] == 'O') {
                que.emplace(i, 0);
                board[i][0] = 'A';
            }
            if (board[i][m - 1] == 'O') {
                que.emplace(i, m - 1);
                board[i][m - 1] = 'A';
            }
        }
        for (int i = 1; i < m - 1; i++) {
            if (board[0][i] == 'O') {
                que.emplace(0, i);
                board[0][i] = 'A';
            }
            if (board[n - 1][i] == 'O') {
                que.emplace(n - 1, i);
                board[n - 1][i] = 'A';
            }
        }
        while (!que.empty()) {
            int x = que.front().first, y = que.front().second;
            que.pop();
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                int mx = x + dx[i], my = y + dy[i];
                if (mx < 0 || my < 0 || mx >= n || my >= m || board[mx][my] != 'O') {
                    continue;
                }
                que.emplace(mx, my);
                board[mx][my] = 'A';
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (board[i][j] == 'A') {
                    board[i][j] = 'O';
                } else if (board[i][j] == 'O') {
                    board[i][j] = 'X';
                }
            }
        }
    }
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//Java
class Solution {
    int[] dx = {1, -1, 0, 0};
    int[] dy = {0, 0, 1, -1};

    public void solve(char[][] board) {
        int n = board.length;
        if (n == 0) {
            return;
        }
        int m = board[0].length;
        Queue<int[]> queue = new LinkedList<int[]>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (board[i][0] == 'O') {
                queue.offer(new int[]{i, 0});
                board[i][0] = 'A';
            }
            if (board[i][m - 1] == 'O') {
                queue.offer(new int[]{i, m - 1});
                board[i][m - 1] = 'A';
            }
        }
        for (int i = 1; i < m - 1; i++) {
            if (board[0][i] == 'O') {
                queue.offer(new int[]{0, i});
                board[0][i] = 'A';
            }
            if (board[n - 1][i] == 'O') {
                queue.offer(new int[]{n - 1, i});
                board[n - 1][i] = 'A';
            }
        }
        while (!queue.isEmpty()) {
            int[] cell = queue.poll();
            int x = cell[0], y = cell[1];
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                int mx = x + dx[i], my = y + dy[i];
                if (mx < 0 || my < 0 || mx >= n || my >= m || board[mx][my] != 'O') {
                    continue;
                }
                queue.offer(new int[]{mx, my});
                board[mx][my] = 'A';
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (board[i][j] == 'A') {
                    board[i][j] = 'O';
                } else if (board[i][j] == 'O') {
                    board[i][j] = 'X';
                }
            }
        }
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度：O(n×m)，其中 n 和 m 分别为矩阵的行数和列数。广度优先搜索过程中，每一个点至多只会被标记一次。

  • 空间复杂度：O(n×m)，其中 n 和 m 分别为矩阵的行数和列数。主要为广度优先搜索的队列的开销。