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题目描述：
给定一个由 1（陆地）和 0（水）组成的矩阵，岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域，且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。
现在你需要将所有孤岛“沉没”，即将孤岛中的所有陆地单元格（1）转变为水域单元格（0）。
输入描述：
第一行包含两个整数 N, M，表示矩阵的行数和列数。
之后 N 行，每行包含 M 个数字，数字为 1 或者 0，表示岛屿的单元格。
输出描述
输出将孤岛“沉没”之后的岛屿矩阵。
输入示例：
4 5
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1
输出示例：
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 1 1
提示信息：
将孤岛沉没：
数据范围：
1 <= M, N <= 50
这道题目和0101.孤岛的总面积正好反过来了，0101.孤岛的总面积是求 地图中间的空格数，而本题是要把地图中间的 1 都改成 0 。
那么两题在思路上也是差不多的。
思路依然是从地图周边出发，将周边空格相邻的陆地都做上标记，然后在遍历一遍地图，遇到 陆地 且没做过标记的，那么都是地图中间的 陆地 ，全部改成水域就行。
有的录友可能想，我在定义一个 visited 二维数组，单独标记周边的陆地，然后遍历地图的时候同时对 数组board 和 数组visited 进行判断，决定 陆地是否变成水域。
这样做其实就有点麻烦了，不用额外定义空间了，标记周边的陆地，可以直接改陆地为其他特殊值作为标记。
步骤一：深搜或者广搜将地图周边的 1 （陆地）全部改成 2 （特殊标记）
步骤二：将水域中间 1 （陆地）全部改成 水域（0）
步骤三：将之前标记的 2 改为 1 （陆地）
如图：
整体C++代码如下，以下使用dfs实现，其实遍历方式dfs，bfs都是可以的。
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int dir[4][2] = {-1, 0, 0, -1, 1, 0, 0, 1}; // 保存四个方向
void dfs(vector<vector<int>>& grid, int x, int y) {
grid[x][y] = 2;
for (int i = 0; i < 4; i++) { // 向四个方向遍历
int nextx = x + dir[i][0];
int nexty = y + dir[i][1];
// 超过边界
if (nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty < 0 || nexty >= grid[0].size()) continue;
// 不符合条件，不继续遍历
if (grid[nextx][nexty] == 0 || grid[nextx][nexty] == 2) continue;
dfs (grid, nextx, nexty);
}
return;
}
int main() {
int n, m;
cin >> n >> m;
vector<vector<int>> grid(n, vector<int>(m, 0));
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
cin >> grid[i][j];
}
}
// 步骤一：
// 从左侧边，和右侧边 向中间遍历
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (grid[i][0] == 1) dfs(grid, i, 0);
if (grid[i][m - 1] == 1) dfs(grid, i, m - 1);
}
// 从上边和下边 向中间遍历
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (grid[0][j] == 1) dfs(grid, 0, j);
if (grid[n - 1][j] == 1) dfs(grid, n - 1, j);
}
// 步骤二、步骤三
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (grid[i][j] == 1) grid[i][j] = 0;
if (grid[i][j] == 2) grid[i][j] = 1;
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
cout << grid[i][j] << " ";
}
cout << endl;
}
}import java.util.Scanner;
public class Main {
static int[][] dir = { {-1, 0}, {0, -1}, {1, 0}, {0, 1} }; // 保存四个方向
public static void dfs(int[][] grid, int x, int y) {
grid[x][y] = 2;
for (int[] d : dir) {
int nextX = x + d[0];
int nextY = y + d[1];
// 超过边界
if (nextX < 0 || nextX >= grid.length || nextY < 0 || nextY >= grid[0].length) continue;
// 不符合条件，不继续遍历
if (grid[nextX][nextY] == 0 || grid[nextX][nextY] == 2) continue;
dfs(grid, nextX, nextY);
}
}
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int n = scanner.nextInt();
int m = scanner.nextInt();
int[][] grid = new int[n][m];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
grid[i][j] = scanner.nextInt();
}
}
// 步骤一：
// 从左侧边，和右侧边 向中间遍历
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (grid[i][0] == 1) dfs(grid, i, 0);
if (grid[i][m - 1] == 1) dfs(grid, i, m - 1);
}
// 从上边和下边 向中间遍历
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (grid[0][j] == 1) dfs(grid, 0, j);
if (grid[n - 1][j] == 1) dfs(grid, n - 1, j);
}
// 步骤二、步骤三
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (grid[i][j] == 1) grid[i][j] = 0;
if (grid[i][j] == 2) grid[i][j] = 1;
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
System.out.print(grid[i][j] + " ");
}
System.out.println();
}
scanner.close();
}
}
def dfs(grid, x, y):
grid[x][y] = 2
directions = [(-1, 0), (0, -1), (1, 0), (0, 1)] # 四个方向
for dx, dy in directions:
nextx, nexty = x + dx, y + dy
# 超过边界
if nextx < 0 or nextx >= len(grid) or nexty < 0 or nexty >= len(grid[0]):
continue
# 不符合条件，不继续遍历
if grid[nextx][nexty] == 0 or grid[nextx][nexty] == 2:
continue
dfs(grid, nextx, nexty)
def main():
n, m = map(int, input().split())
grid = [[int(x) for x in input().split()] for _ in range(n)]
# 步骤一：
# 从左侧边，和右侧边 向中间遍历
for i in range(n):
if grid[i][0] == 1:
dfs(grid, i, 0)
if grid[i][m - 1] == 1:
dfs(grid, i, m - 1)
# 从上边和下边 向中间遍历
for j in range(m):
if grid[0][j] == 1:
dfs(grid, 0, j)
if grid[n - 1][j] == 1:
dfs(grid, n - 1, j)
# 步骤二、步骤三
for i in range(n):
for j in range(m):
if grid[i][j] == 1:
grid[i][j] = 0
if grid[i][j] == 2:
grid[i][j] = 1
# 打印结果
for row in grid:
print(' '.join(map(str, row)))
if __name__ == "__main__":
main()广搜版
from collections import deque
n, m = list(map(int, input().split()))
g = []
for _ in range(n):
row = list(map(int,input().split()))
g.append(row)
directions = [(1,0),(-1,0),(0,1),(0,-1)]
count = 0
def bfs(r,c,mode):
global count
q = deque()
q.append((r,c))
count += 1
while q:
r, c = q.popleft()
if mode:
g[r][c] = 2
for di in directions:
next_r = r + di[0]
next_c = c + di[1]
if next_c < 0 or next_c >= m or next_r < 0 or next_r >= n:
continue
if g[next_r][next_c] == 1:
q.append((next_r,next_c))
if mode:
g[r][c] = 2
count += 1
for i in range(n):
if g[i][0] == 1: bfs(i,0,True)
if g[i][m-1] == 1: bfs(i, m-1,True)
for j in range(m):
if g[0][j] == 1: bfs(0,j,1)
if g[n-1][j] == 1: bfs(n-1,j,1)
for i in range(n):
for j in range(m):
if g[i][j] == 2:
g[i][j] = 1
else:
g[i][j] = 0
for row in g:
print(" ".join(map(str, row)))const r1 = require('readline').createInterface({ input: process.stdin });
// 创建readline接口
let iter = r1[Symbol.asyncIterator]();
// 创建异步迭代器
const readline = async () => (await iter.next()).value;
let graph // 地图
let N, M // 地图大小
const dir = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]] //方向
// 读取输入，初始化地图
const initGraph = async () => {
let line = await readline();
[N, M] = line.split(' ').map(Number);
graph = new Array(N).fill(0).map(() => new Array(M).fill(0))
for (let i = 0; i < N; i++) {
line = await readline()
line = line.split(' ').map(Number)
for (let j = 0; j < M; j++) {
graph[i][j] = line[j]
}
}
}
/**
* @description: 从（x，y）开始深度优先遍历地图
* @param {*} graph 地图
* @param {*} x 开始搜索节点的下标
* @param {*} y 开始搜索节点的下标
* @return {*}
*/
const dfs = (graph, x, y) => {
if (graph[x][y] !== 1) return
graph[x][y] = 2 // 标记为非孤岛陆地
for (let i = 0; i < 4; i++) {
let nextx = x + dir[i][0]
let nexty = y + dir[i][1]
if (nextx < 0 || nextx >= N || nexty < 0 || nexty >= M) continue
dfs(graph, nextx, nexty)
}
}
(async function () {
// 读取输入，初始化地图
await initGraph()
// 遍历地图左右两边
for (let i = 0; i < N; i++) {
if (graph[i][0] === 1) dfs(graph, i, 0)
if (graph[i][M - 1] === 1) dfs(graph, i, M - 1)
}
// 遍历地图上下两边
for (let j = 0; j < M; j++) {
if (graph[0][j] === 1) dfs(graph, 0, j)
if (graph[N - 1][j] === 1) dfs(graph, N - 1, j)
}
// 遍历地图，将孤岛沉没，即将陆地1标记为0；将非孤岛陆地2标记为1
for (let i = 0; i < N; i++) {
for (let j = 0; j < M; j++) {
if (graph[i][j] === 1) graph[i][j] = 0
else if (graph[i][j] === 2) graph[i][j] = 1
}
console.log(graph[i].join(' '));
}
})()const r1 = require('readline').createInterface({ input: process.stdin });
// 创建readline接口
let iter = r1[Symbol.asyncIterator]();
// 创建异步迭代器
const readline = async () => (await iter.next()).value;
let graph // 地图
let N, M // 地图大小
const dir = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]] //方向
// 读取输入，初始化地图
const initGraph = async () => {
let line = await readline();
[N, M] = line.split(' ').map(Number);
graph = new Array(N).fill(0).map(() => new Array(M).fill(0))
for (let i = 0; i < N; i++) {
line = await readline()
line = line.split(' ').map(Number)
for (let j = 0; j < M; j++) {
graph[i][j] = line[j]
}
}
}
/**
* @description: 从（x，y）开始广度优先遍历地图
* @param {*} graph 地图
* @param {*} x 开始搜索节点的下标
* @param {*} y 开始搜索节点的下标
* @return {*}
*/
const bfs = (graph, x, y) => {
let queue = []
queue.push([x, y])
graph[x][y] = 2 // 标记为非孤岛陆地
while (queue.length) {
let [xx, yy] = queue.shift()
for (let i = 0; i < 4; i++) {
let nextx = xx + dir[i][0]
let nexty = yy + dir[i][1]
if (nextx < 0 || nextx >= N || nexty < 0 || nexty >= M) continue
if (graph[nextx][nexty] === 1) bfs(graph, nextx, nexty)
}
}
}
(async function () {
// 读取输入，初始化地图
await initGraph()
// 遍历地图左右两边
for (let i = 0; i < N; i++) {
if (graph[i][0] === 1) bfs(graph, i, 0)
if (graph[i][M - 1] === 1) bfs(graph, i, M - 1)
}
// 遍历地图上下两边
for (let j = 0; j < M; j++) {
if (graph[0][j] === 1) bfs(graph, 0, j)
if (graph[N - 1][j] === 1) bfs(graph, N - 1, j)
}
// 遍历地图，将孤岛沉没，即将陆地1标记为0；将非孤岛陆地2标记为1
for (let i = 0; i < N; i++) {
for (let j = 0; j < M; j++) {
if (graph[i][j] === 1) graph[i][j] = 0
else if (graph[i][j] === 2) graph[i][j] = 1
}
console.log(graph[i].join(' '));
}
})()