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Leetcode1030.距离顺序排列矩阵单元格(简单--广度优

Leetcode1030.距离顺序排列矩阵单元格(简单--广度优

作者: 淌水希恩 | 来源:发表于2019-07-12 20:19 被阅读0次
    题目描述:

    给出RC 列的矩阵,其中的单元格的整数坐标为 (r, c),满足 0 <= r < R0 <= c < C
    另外,我们在该矩阵中给出了一个坐标为(r0, c0) 的单元格。
    返回矩阵中的所有单元格的坐标,并按到(r0, c0)的距离从最小到最大的顺序排,其中,两单元格(r1, c1)(r2, c2)之间的距离是曼哈顿距离,|r1 - r2| + |c1 - c2|。(你可以按任何满足此条件的顺序返回答案。)

    示例1:

    输入:R = 1, C = 2, r0 = 0, c0 = 0
    输出:[[0,0],[0,1]]
    解释:从 (r0, c0) 到其他单元格的距离为:[0,1]

    示例2:

    输入:R = 2, C = 2, r0 = 0, c0 = 1
    输出:[[0,1],[0,0],[1,1],[1,0]]
    解释:从 (r0, c0) 到其他单元格的距离为:[0,1,1,2]
    [[0,1],[1,1],[0,0],[1,0]] 也会被视作正确答案。

    示例3:

    输入:R = 2, C = 3, r0 = 1, c0 = 2
    输出:[[1,2],[0,2],[1,1],[0,1],[1,0],[0,0]]
    解释:从 (r0, c0) 到其他单元格的距离为:[0,1,1,2,2,3]
    其他满足题目要求的答案也会被视为正确,例如 [[1,2],[1,1],[0,2],[1,0],[0,1],[0,0]]。

    提示:

    1 <= R <= 100
    1 <= C <= 100
    0 <= r0 < R
    0 <= c0 < C

    解答思路1

    构建距离单元格全排列,利用内置排序函数按照距离进行排序。

    class Solution(object):
        def allCellsDistOrder(self, R, C, r0, c0):
            """
            :type R: int
            :type C: int
            :type r0: int
            :type c0: int
            :rtype: List[List[int]]
            """
            result = []
            for i in range(R):
                for j in range(C):
                    result.append([i,j])
            result.sort(key=lambda x:abs(x[0]-r0) + abs(x[1]-c0))
            return result
    
    解答思路2

    利用广度优先搜索算法

    class Solution(object):
        def allCellsDistOrder(self, R, C, r0, c0):
            """
            :type R: int
            :type C: int
            :type r0: int
            :type c0: int
            :rtype: List[List[int]]
            """
            # 广度优先搜索算法
            dx = [1, -1, 0, 0]
            dy = [0, 0, -1, 1]
            
            res = [[r0, c0]]
            queue = res[:]
            visited = [[0 for i in range(101)] for j in range(101)]  # 这里利用了提示中行列的限制
            visited[r0][c0] = 1
            while(queue):
                next_queue = list()
                for node in queue:
                    x0, y0 = node[0], node[1]
                    
                    for k in range(4):
                        x = x0 + dx[k]
                        y = y0 + dy[k]
                        
                        if x < 0 or x >=R or y<0 or y>=C:
                            continue
                        if visited[x][y] == 1:
                            continue
                        
                        res.append([x,y])
                        visited[x][y] = 1
                        next_queue.append([x,y])
                queue = next_queue[:]
                
            return res
    

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