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Leetcode之广度优先搜索（BFS）专题-1162. 地图分析（As Far from Land as Possible）
BFS入门详解：Leetcode之广度优先搜索（BFS）专题-429. N叉树的层序遍历（N-ary Tree Level Order Traversal）
你现在手里有一份大小为 N x N 的『地图』（网格） grid，上面的每个『区域』（单元格）都用 0 和 1 标记好了。其中 0 代表海洋，1 代表陆地，你知道距离陆地区域最远的海洋区域是是哪一个吗？请返回该海洋区域到离它最近的陆地区域的距离。
我们这里说的距离是『曼哈顿距离』（ Manhattan Distance）：(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个区域之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。
如果我们的地图上只有陆地或者海洋，请返回 -1。
示例 1：
输入：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 输出：2 解释： 海洋区域 (1, 1) 和所有陆地区域之间的距离都达到最大，最大距离为 2。
示例 2：
输入：[[1,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] 输出：4 解释： 海洋区域 (2, 2) 和所有陆地区域之间的距离都达到最大，最大距离为 4。
提示：
1 <= grid.length == grid[0].length <= 100grid[i][j] 不是 0 就是 1
给一个地图，上面有1和0，求离1最远的0的曼哈顿长度。
我们换个思路，用BFS。
1、先把所有1进队列
2、把1取出来，向周围的0扩散，把周围的0变成1，距离+1
形象一点就是一层一层把整个图全部填成1，最后得到一个全是1的图，我们就可以知道最长的距离了。
AC代码：
class Solution { int dirx[] = {1,-1,0,0}; int diry[] = {0,0,1,-1}; public int maxDistance(int[][] grid) { int ans = 0; Queue<int[]> queue = new LinkedList<>(); for (int i = 0; i < grid.length; i++) { for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) { if(grid[i][j]==1) queue.offer(new int[]{i,j,0}); } } if(queue.isEmpty() || queue.size()==grid.length*grid[0].length){ return -1; } while (!queue.isEmpty()){ int[] temp = queue.poll(); int x = temp[0]; int y = temp[1]; int step = temp[2]; ans = Math.max(ans,step); for (int i = 0; i < 4; i++) { int xx = x + dirx[i]; int yy = y + diry[i]; if(xx>=0 && xx<grid.length && yy>=0 && yy<grid[0].length && grid[xx][yy]==0){ grid[xx][yy] = 1; queue.offer(new int[]{xx,yy,step+1}); } } } return ans; } }
Leetcode之广度优先搜索（BFS）专题-1162. 地图分析（As Far from Land as Possible）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/qinyuguan/p/11450789.html
