Day04
Idea:
1、先将所有腐烂橘子放入Queue（LinkedList）中，建立Map key=r*C+c value=此时此刻腐烂橘子所经历的时间
2、当queue不为空 循环遍历，queue remove得到腐烂橘子队列中的位置，分析该腐烂橘子上下左右使其腐烂，并把腐烂橘子（key=r*C+c, value=上层腐烂橘子对应时间+1）
3、遍历网格，如果有位置为1，说明有橘子未腐烂，return -1，否则返回map中的最大value
class Solution {
//对行和列进行移动，上，左，下，右
int[] dr = new int[]{
-1,0,1,0};
int[] dc = new int[]{
0,-1,0,1};
public int orangesRotting(int[][] grid) {
int R = grid.length;
int C = grid[0].length;
Queue<Integer> queue = new LinkedList();
Map<Integer,Integer> depth = new HashMap<>();
//先遍历寻找该开始就腐烂的橘子
for(int r=0;r<R;r++){
for(int c=0;c<C;c++){
if(grid[r][c]==2){
int code = r*C+c; //将表格中腐烂橘子的二维坐标转化为一个数字编码
queue.add(code);
depth.put(code,0); //key为二维坐标对应的数字编码，value为该编码对应的橘子腐烂用时
}
}
}
int ans = 0;
while(!queue.isEmpty()){
int code = queue.remove();
int r = code/C;
int c = code%C;
for(int k=0;k<4;k++){
//将该腐烂橘子的上下左右依次腐烂
int nr = r + dr[k];
int nc = c + dc[k];
if(nr>=0 && nr<R && nc>=0 && nc<C && grid[nr][nc]==1){
grid[nr][nc] = 2;
int ncode = nr*C+nc;
queue.add(ncode);
depth.put(ncode,depth.get(code)+1); //对腐烂橘子的时刻进行重新设定 注意depth.get(code)不是ncode
ans = depth.get(ncode);
}
}
}
for(int[] r:grid){
for(int c :r){
if(c==1){
return -1;
}
}
}
return ans;
}
}
时间复杂度：O(nm)
即进行一次广度优先搜索的时间，其中 n=grid.lengthn=grid.length, m=grid[0].lengthm=grid[0].length
空间复杂度：O(nm)
需要额外的 disdis 数组记录每个新鲜橘子被腐烂的最短时间，大小为 O(nm)，且广度优先搜索中队列里存放的状态最多不会超过 nmnm 个，最多需要 O(nm) 的空间，所以最后的空间复杂度为 O(nm)。