标签：div cas inpu mat ++ dir integer length put
01矩阵。题意是给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。两个相邻元素间的距离为 1 。例子，
Example 1:
Input: [[0,0,0], [0,1,0], [0,0,0]] Output: [[0,0,0], [0,1,0], [0,0,0]]Example 2:
Input: [[0,0,0], [0,1,0], [1,1,1]] Output: [[0,0,0], [0,1,0], [1,2,1]]
因为是找matrix里面的最短距离，所以思路是BFS。首先将所有值为0的元素都加入queue，再将所有不为0的元素全都标记成Integer.MAX_VALUE。然后按照BFS的正常思路遍历queue中的每个点。在扫描每个点的时候，如果超出input边界，或者这个点和他自己四个邻居点之间的差值小于等于1的时候则直接跳过，理由是因为两个点之间最短的距离也只可能是1。跳过了这些case之后，再被加入queue的应该只有可能是一开始被标记成Integer.MAX_VALUE的坐标值了。如果这些点在某一次扫描中被发现了，他们就会被标记成1然后再次放入queue。
这个做法巧妙的地方在于先将值为1的坐标改成Integer.MAX_VALUE，这样越靠近0的点会被越先改成1。被改成1的坐标旁边如果还有Integer.MAX_VALUE，会在被找到之后再被赋值为1 + 1 = 2。参考第二个例子。
时间O(mn)
空间O(mn) - worse case可能所有元素都要经过一遍queue
Java实现
1 class Solution { 2 public int[][] updateMatrix(int[][] matrix) { 3 int m = matrix.length; 4 int n = matrix[0].length; 5 Queue<int[]> queue = new LinkedList<>(); 6 for (int i = 0; i < m; i++) { 7 for (int j = 0; j < n; j++) { 8 if (matrix[i][j] == 0) { 9 queue.offer(new int[] { i, j }); 10 } else { 11 matrix[i][j] = Integer.MAX_VALUE; 12 } 13 } 14 } 15 int[][] dirs = { { -1, 0 }, { 1, 0 }, { 0, -1 }, { 0, 1 } }; 16 while (!queue.isEmpty()) { 17 int[] point = queue.poll(); 18 for (int[] dir : dirs) { 19 int row = point[0] + dir[0]; 20 int col = point[1] + dir[1]; 21 if (row < 0 || row >= m || col < 0 || col >= n || matrix[row][col] <= matrix[point[0]][point[1]] + 1) { 22 continue; 23 } 24 queue.offer(new int[] { row, col }); 25 matrix[row][col] = matrix[point[0]][point[1]] + 1; 26 } 27 } 28 return matrix; 29 } 30 }
标签：div cas inpu mat ++ dir integer length put
原文地址：https://www.cnblogs.com/aaronliu1991/p/12711849.html
