数据结构之美：LeetCode 531 孤独像素 I 的寻觅之旅

2024-02-21 07:39:21

数据结构与算法的魅力：LeetCode 531 孤独像素 I

在计算机科学领域，数据结构和算法是至关重要的基石。它们是我们与计算机交互的桥梁，让我们能够高效地处理复杂的数据并解决实际问题。LeetCode 531 孤独像素 I 这道题目，正是数据结构和算法应用的绝佳范例。它不仅考验我们的编程技巧，更让我们领略数据结构和算法的独特魅力。

问题

在 LeetCode 531 中，我们的任务是统计给定图像中黑色孤独像素的数量。黑色孤独像素是指那些被白色像素包围的黑色像素。这道题目的难点在于，我们需要在有限的时间内完成计算，这就对我们的算法效率提出了较高的要求。

数据结构与算法的应用

面对这样的挑战，我们可以利用数据结构来优化我们的算法。例如，我们可以使用二叉搜索树来存储图像中的像素信息，这样可以让我们快速地定位和检索像素。此外，我们还可以使用深度优先搜索算法来遍历图像中的像素，从而找到所有的黑色孤独像素。

Python 解决方案

def countLonelyPixels(picture):
    """
    :type picture: List[List[str]]
    :rtype: int
    """
    rows, cols = len(picture), len(picture[0])
    lonely_pixels = 0

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if picture[i][j] == 'B':
                # Check if the pixel is surrounded by white pixels
                is_lonely = True
                if i > 0 and picture[i-1][j] == 'B':
                    is_lonely = False
                if i < rows-1 and picture[i+1][j] == 'B':
                    is_lonely = False
                if j > 0 and picture[i][j-1] == 'B':
                    is_lonely = False
                if j < cols-1 and picture[i][j+1] == 'B':
                    is_lonely = False

                if is_lonely:
                    lonely_pixels += 1

    return lonely_pixels

Java 解决方案

import java.util.Arrays;

class Solution {
    /**
     * Given a binary matrix picture, which is represented by a 2D integer array, find the number of black lonely pixels.
     *
     * The lonely black pixel is the pixel that the up, left, and right pixel of it is white (the pixel itself is also black).
     *
     * @param picture The binary matrix picture.
     * @return The number of lonely black pixels.
     */
    public int countLonelyPixels(int[][] picture) {
        int rows = picture.length;
        int cols = picture[0].length;
        int lonelyPixels = 0;

        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                if (picture[i][j] == 1) {
                    // Check if the pixel is surrounded by white pixels
                    boolean isLonely = true;
                    if (i > 0 && picture[i-1][j] == 1) {
                        isLonely = false;
                    }
                    if (i < rows-1 && picture[i+1][j] == 1) {
                        isLonely = false;
                    }
                    if (j > 0 && picture[i][j-1] == 1) {
                        isLonely = false;
                    }
                    if (j < cols-1 && picture[i][j+1] == 1) {
                        isLonely = false;
                    }

                    if (isLonely) {
                        lonelyPixels++;
                    }
                }
            }
        }

        return lonelyPixels;
    }
}