题目如下，判断下列矩阵中船的个数（连续的相同数据称为一条船）例如如下矩阵
0 0 1 1
1 1 0 0
0 1 0 0
会输出两条船，这里的两条船分别指的是下图中的粗体部分和斜体部分
0 0 1 1
1 1 0 0
0 1 0 0
那么我们如何做到判断他们的连续情况呢。
方法一DFS法（递归法）
DFS方法就是我们所谓的递归方法，我们在考虑一个数据周围的数据是否和他相同，从而实现连通。所以我们最先想到的应该就是一种最暴力的方法：
①先找到一个元素。
②判断其上下左右的元素是否与他相同，并做出标记。
③对数组边界作出处理。
这种思维是最简单粗暴的思维，我们从这里切入，对我们的思路进行改善，
我们需要解决如下问题：
①用简洁的代码判断一个数组元素的周围元素是否和他相同
②对数组边界的处理
③对已经考虑过的元素进行标记
④进行计数
好的，下面我们来逐一解决上面四个问题
①对于一个元素周围的元素是否与他相同，如果我们采用循环的方式，很难准确找到边界，所以我们在这里采用递归的方式，一次判断该元素的上下左右的四个方向的元素，直到找到与这个元素不同的值。
②对于边界问题，只需要设立好循环次数并且在递归的进入条件中添加边界判定即可
③对于已经考虑过得元素的标记问题，我这里采用了加入对照数组的方法，即建立一个与给出数组相同长度、相同数组元素的数组。将对照数组中遍历过得数组元素全部赋值为0，并把对照数组元素非0作为进入递归的条件。
④在进行循环的过程中，遇到递归后满足条件的情况，就使得计数器加1
下面我们来看代码实现：
import java.util.*;
public class Boat {
public static final int N = 4;
public static void dfs(int arr[][],int cheak[][], int x, int y) {
if(judge(arr,x,y)&&cheak[x][y]!=0&&arr[x][y]==1) {
cheak[x][y]=0;//将便利过的元素赋值为0
dfs(arr,cheak,x+1,y);//分别判断当前元素的上下左右四个元素，并且
dfs(arr,cheak,x,y+1);//继续递归深入判断
dfs(arr,cheak,x-1,y);
dfs(arr,cheak,x,y-1);
}
}
//考虑边界问题
public static boolean judge(int arr[][], int x, int y) {
if (x <0 || x >=arr.length || y < 0 || y >=arr.length)
return false;
return true;
}
public static void main(String[] args) {
int sum = 0;
int[][] cheak = { { 0, 0, 1, 1 }, { 1, 1, 0, 0 }, { 0, 1, 0, 0 }, { 0, 0,0, 0} };
int[][] arr = { { 0, 0, 1, 1 }, { 1, 1, 0, 0 }, { 0, 1, 0, 0 }, { 0, 0,0, 0 } };
for(int i=0;i<arr.length;i++) {
for(int j=0;j<arr[i].length;j++) {
if(arr[i][j] == 1&&cheak[i][j]!=0) {
dfs(arr,cheak,i,j);
sum++;
}
}
}
System.out.println(sum);
}
}
方法二并查集法
首先我们来了解一下有关并查集的内容
概念：
并查集，在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中，其特点是看似并不复杂，但数据量极大，若用正常的数据结构来描述的话，往往在空间上过大，计算机无法承受；即使在空间上勉强通过，运行的时间复杂度也极高，根本就不可能在比赛规定的运行时间（1～3秒）内计算出试题需要的结果，只能用并查集来描述。
并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
主要操作方式：
初始化
把每个点所在集合初始化为其自身。
通常来说，这个步骤在每次使用该数据结构时只需要执行一次，无论何种实现方式，时间复杂度均为O(N)。
查找
查找元素所在的集合，即根节点。
合并
将两个元素所在的集合合并为一个集合。
通常来说，合并之前，应先判断两个元素是否属于同一集合，这可用上面的“查找”操作实现。
实例化解释：
上面的说法都太过于抽象了，我个人的理解就是，并查集就是一种“拉帮结派”
比如说一做山上有五伙强盗，这里把他们标号为0、1、2、3、4。然后他们各自为政，自己是自己的头目，然后突然有一天2号强盗给0号强盗吞并了，2变成了0的老大。4号强盗给1号强盗吞并了，4变成了1的老大。这样吞并一次之后这座山上就还剩下了3号、2号、4号三伙强盗，然后2又吞并了3号，就剩下了2、4两伙强盗。
说到这你可能会觉得，你扯这么多没用的，我怎么没发现这并查集和这个判断船数目有什么关系呢？仔细想一下，上面说的每伙强盗之间的吞并关系，是不是可以理解为，把两伙强盗连接到一起，成为了一组。而我们的船问题，恰恰可以理解为判断连在一起的区域有几个。这就成了判断强盗组数的问题。就把问题引回了并查集上。下面我们来逐步分析我们需要的代码
①怎样找到强盗的头目，即当前的元素是否有与他连续的元素，或者说他自己就是单独的一伙强盗
②怎样知道有多少伙强盗，即判断我们需要的船的个数
③怎样实现强盗之间的吞并，即把他们连在一起
下面我们逐一解决这些问题
①我们可以建立一个用于找头目的数组，数组的下标是某一伙强盗，而数组内的值则是这伙强盗的头目。
②我们可以通过找最终大BOSS（自己就是头目），即数组下标和数组内元素相同的个数，来判断有多少组强盗。
③有关于实现吞并操作，我们可以直接利用上面建立的找头目的数组，直接让两个数组元素中的一个存入另一个中，成为他的头目例如：
pre[2]=3;//这里就是把3变成2的头目
下面我们来看具体的代码实现
import java.util.*;
public class BoatUnionFind {
public static final int N = 4;
public static int[][] arr = { { 0, 0, 1, 1 }, { 1, 1, 0, 0 }, { 0, 1, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0 } };
static int[] pre;
public static void main(String[] args) {
int hang = arr.length;
int lie = arr[0].length;
pre = new int[hang*lie+1];
for (int i = 0; i < hang; i++) {
for (int j = 0; j < lie; j++) {
int num = hang*i+j;
pre[num]=num;
}
}
for (int i = 0; i < hang; i++) {
for (int j = 0; j < lie; j++) {
if(arr[i][j]==1) {
int down = i+1;
int right = j+1;
if(down<hang && arr[down][j]==1) {
union(hang*i+j,hang*down+j);
}
if(right<lie && arr[i][right]==1) {
union(hang*i+j,hang*i+right);
}
}
}
}
int sum=0;
for(int i=0;i<hang;i++) {
for(int j=0;j<lie;j++) {
int num=hang*i+j;
if(pre[num] == num && arr[i][j]==1) {
sum++;
}
}
}
System.out.println(sum);
}
public static int find(int x) {//寻找这伙盗贼的头目
while(x!=pre[x]) x=pre[x];
return x;
}
public static void union(int p,int q) {//合并两伙盗贼
int Rootq = find(q);
int Rootp = find(p);
if(Rootq == Rootp) {
return;
}
pre[Rootp]=Rootq;
}
}