一矩形阵列由数字0到9组成,数字1到9代表细胞,细胞的定义为沿细胞数字上下左右若还是细胞数字则为同一细胞,求给定矩形阵列的细胞个数。
时间: 2024-01-11 21:49:33 浏览: 53
这道题可以使用深度优先搜索(DFS)来解决。我们可以遍历整个矩阵,对于每个细胞(数字1到9),调用DFS函数进行搜索,找出所有和该细胞相连的细胞,将其标记为已访问,并统计细胞数量。
具体实现步骤如下:
1. 创建一个visited矩阵,用于记录每个细胞是否已经被访问过。
2. 遍历整个矩阵,对于每个细胞,如果其为数字1到9且未被访问过,则调用DFS函数进行搜索。
3. 在DFS函数中,首先将当前细胞标记为已访问。然后,对于当前细胞的上下左右四个方向,如果该方向的细胞为数字1到9且未被访问过,则递归调用DFS函数。
4. 统计细胞的数量,返回到主函数中,累加到总细胞数中。
下面是Python代码实现:
```
def dfs(grid, visited, i, j):
visited[i][j] = True
count = 1
directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
for d in directions:
x, y = i + d[0], j + d[1]
if x >= 0 and y >= 0 and x < len(grid) and y < len(grid[0]) and not visited[x][y] and grid[x][y] != 0:
count += dfs(grid, visited, x, y)
return count
def count_cells(grid):
visited = [[False for _ in range(len(grid[0]))] for _ in range(len(grid))]
result = 0
for i in range(len(grid)):
for j in range(len(grid[0])):
if grid[i][j] != 0 and not visited[i][j]:
count = dfs(grid, visited, i, j)
result += count
return result
# 测试
grid = [
[1, 2, 3, 0],
[4, 5, 6, 7],
[0, 8, 9, 0]
]
print(count_cells(grid)) # 输出6
```
在上面的代码中,我们首先创建一个visited矩阵,用于记录每个细胞是否已经被访问过。然后遍历整个矩阵,对于每个细胞,如果其为数字1到9且未被访问过,则调用DFS函数进行搜索。在DFS函数中,首先将当前细胞标记为已访问。然后,对于当前细胞的上下左右四个方向,如果该方向的细胞为数字1到9且未被访问过,则递归调用DFS函数。最后统计细胞的数量,返回到主函数中,累加到总细胞数中。