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| class Solution {
private final int[][] DIRECTIONS = new int[][] { { -1, 0 }, { 1, 0 }, { 0, -1 }, { 0, 1 } };
public List<List<Integer>> pacificAtlantic(int[][] heights) {
boolean[][] reachPacific = new boolean[heights.length][heights[0].length];
boolean[][] reachAtlantic = new boolean[heights.length][heights[0].length];
for (int i = 0; i < heights.length; i++) {
reachPacific[i][0] = true;
reachAtlantic[i][heights[0].length - 1] = true;
}
for (int i = 0; i < heights[0].length; i++) {
reachPacific[0][i] = true;
reachAtlantic[heights.length - 1][i] = true;
}
for (int i = 0; i < heights[0].length; i++) {
dfs(0, i, reachPacific, heights);
dfs(heights.length - 1, i, reachAtlantic, heights);
}
for (int i = 0; i < heights.length; i++) {
dfs(i, 0, reachPacific, heights);
dfs(i, heights[0].length - 1, reachAtlantic, heights);
}
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
for (int row = 0; row < heights.length; row++) {
for (int col = 0; col < heights[0].length; col++) {
if (reachPacific[row][col] && reachAtlantic[row][col]) {
ans.add(new ArrayList<>(Arrays.asList(row, col)));
}
}
}
return ans;
}
private void dfs(int row, int col, boolean[][] reach, int[][] heights) {
for (int[] direction : DIRECTIONS) {
int x = row + direction[0];
int y = col + direction[1];
if (!isOutOfBound(heights, x, y) && !reach[x][y] && heights[x][y] >= heights[row][col]) {
reach[x][y] = true;
dfs(x, y, reach, heights);
}
}
}
private boolean isOutOfBound(int[][] heights, int row, int col) {
return row < 0 || row >= heights.length || col < 0 || col >= heights[0].length;
}
}
|
我之前的想法是从每一个位置出发, 走dfs, 看能不能走到pacific和atlantic. 这样会有一个问题, 如果我们一直走, 走到某个点前左右都走不通了, 那么这个点一定不可以到pacific或者atlantic吗? 不一定, 可能我们退后几步然后换条路线就走到了. 比如a -> b - > c - > d. 到达d点时它的前左右都比自己的height高, 那么d点一定不能到达atlantic或者pacific吗? 不一定哦, 假设c左拐可以到pacific(只是DFS的选择先走了d), 那么d此时是可以到达pacific的. 于是我们得出的结论是我们走到某个点的时候走不下的时候, 是无法判断该点能不能到达某个ocean的.
那么该怎么做呢? 从边线出发, 因为如果要到达pacific或者atlantic一定会到达边上某点处. 我们从边线上的点一一出发, 每个点都使用DFS, 然后把能到达的点都标记上. 我们先从pacific的边线上的点挨个出发进行dfs, 能够达到的点都标记上. 其次我们再从atlantic的边线上的点一一出发进行dfs, 标记上能够到达的点. 这样两次都是true的点就是既能到达pacific又能到达atlantic的了.
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| class Solution {
private final int[][] DIRECTIONS = new int[][] { { -1, 0 }, { 1, 0 }, { 0, -1 }, { 0, 1 } };
public List<List<Integer>> pacificAtlantic(int[][] heights) {
boolean[][] reachPacific = new boolean[heights.length][heights[0].length];
boolean[][] reachAtlantic = new boolean[heights.length][heights[0].length];
Queue<int[]> queuePacific = new ArrayDeque<>();
Queue<int[]> queueAtlantic = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < heights.length; i++) {
reachPacific[i][0] = true;
queuePacific.offer(new int[] { i, 0 });
reachAtlantic[i][heights[0].length - 1] = true;
queueAtlantic.offer(new int[] { i, heights[0].length - 1 });
}
for (int i = 0; i < heights[0].length; i++) {
reachPacific[0][i] = true;
queuePacific.offer(new int[] { 0, i });
reachAtlantic[heights.length - 1][i] = true;
queueAtlantic.offer(new int[] { heights.length - 1, i });
}
bfs(reachPacific, heights, queuePacific);
bfs(reachAtlantic, heights, queueAtlantic);
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
for (int row = 0; row < heights.length; row++) {
for (int col = 0; col < heights[0].length; col++) {
if (reachPacific[row][col] && reachAtlantic[row][col]) {
ans.add(new ArrayList<>(Arrays.asList(row, col)));
}
}
}
return ans;
}
private void bfs(boolean[][] reach, int[][] heights, Queue<int[]> queue) {
while (!queue.isEmpty()) {
int[] currPos = queue.poll();
for (int[] direction : DIRECTIONS) {
int x = currPos[0] + direction[0];
int y = currPos[1] + direction[1];
if (!isOutOfBound(heights, x, y) && !reach[x][y] && heights[x][y] >= heights[currPos[0]][currPos[1]]) {
reach[x][y] = true;
queue.offer(new int[] { x, y });
}
}
}
}
private boolean isOutOfBound(int[][] heights, int row, int col) {
return row < 0 || row >= heights.length || col < 0 || col >= heights[0].length;
}
}
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我们还可以使用BFS. 我们首先把pacific的边线上的点压入queue中, 看看每个点能把周围的哪些点给感染上. 被感染的点再被压进queue中, 看它们能再感染周围的哪些点. 此时我们要注意, 某个点可能被check多次. 比如点a可以到达点b, 但是比点b高, 此时b点就不能到达pacific. 随着我们感染点, 点c也能到达b, 此时点c比点b低, 那么此时点b就可以被压入queue了. queue的目的就是召集可以到达pacific的点, 然后感染周围的点.
两种答案的时间复杂度都是O(M * N)
空间复杂度也都是O(M * N)
