从零开始刷LeetCode----岛屿数量

题目：

　　给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。

示例：

输入:

         11110

         11010

         11000

         00000

输出: 1

来源：力扣（LeetCode）

方法一：深度搜索

　　该题可以看成一个寻找近邻值的问题，而在一个Grid上，这里定义的近邻就是上下左右，那么我们就可以下遍历二叉树一样进行深度遍历，假设其相当于”四叉树“。但是这样在遍历过程会出现重复的情况，所以我们在深度搜索的过程中把遇到的‘1’都置为‘0’，这样就可以避免重复。

 1 # 深度搜索
 2 class Solution(object):
 3     def numIslands(self, grid):
 4         nums = 0
 5         for i in range(len(grid)):
 6             for j in range(len(grid[0])):
 7                 if grid[i][j] == '1':
 8                     self.search_depth(grid, i, j)
 9                     nums += 1
10         return nums
11 
12     def search_depth(self, grid, x, y):
13         if x >= len(grid) or y >= len(grid[0]) or x < 0 or y < 0:
14             return 
15         
16         if grid[x][y] == '1':
17             grid[x][y] = '0'
18             self.search_depth(grid, x-1, y)
19             self.search_depth(grid, x, y-1)
20             self.search_depth(grid, x+1, y)
21             self.search_depth(grid, x, y+1)

 方法二：广度搜索

　　通过深度搜索可以很好的解决，但是递归过程会占用大量的内存，所以我们可以通过一个列表来代替递归过程。当我们遍历到一个点的时候，他是‘1’，成为岛屿点，所以我们把他的近邻的岛屿点，即上下左右的为‘1’的点都加入一个列表，然后不断的从列表中取出岛屿点，作为岛屿中心点，再次往列表里添加临近岛屿，直到列表为空时，计算完毕。这样就通过一个列表来代替了整个递归过程。

 1 # 广度搜索
 2 class Solution(object):
 3     def numIslands(self, grid):
 4         nr = len(grid)
 5         if nr == 0:
 6             return 0
 7         nc = len(grid[0])
 8         num_islands = 0
 9         for r in range(nr):
10             for c in range(nc):
11                 if grid[r][c] == "1":
12                     num_islands += 1
13                     grid[r][c] = "0"
14                     neighbors = collections.deque([(r, c)])
15                     while neighbors:
16                         row, col = neighbors.popleft()
17                         for x, y in [(row - 1, col), (row + 1, col), (row, col - 1), (row, col + 1)]:
18                             if 0 <= x < nr and 0 <= y < nc and grid[x][y] == "1":
19                                 neighbors.append((x, y))
20                                 grid[x][y] = "0"
21         return num_islands