全球变暖（bfs：Flood Fil）

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Question

你有一张某海域 N×N 像素的照片，”.”表示海洋、”#”表示陆地，如下所示：

…
.##…
.##…
…##.
…####.
…###.
…
其中”上下左右”四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿，例如上图就有 2 座岛屿。

由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。

具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右四个相邻像素中有海洋)，它就会被淹没。

例如上图中的海域未来会变成如下样子：

…
…
…
…
…#…
…
…
请你计算：依照科学家的预测，照片中有多少岛屿会被完全淹没。

输入格式
第一行包含一个整数N。

以下 N 行 N 列，包含一个由字符”#”和”.”构成的 N×N 字符矩阵，代表一张海域照片，”#”表示陆地，”.”表示海洋。

照片保证第 1 行、第 1 列、第 N 行、第 N 列的像素都是海洋。

输出格式
一个整数表示答案。

数据范围
1≤N≤1000
输入样例1：
7
…
.##…
.##…
…##.
…####.
…###.
…
输出样例1：
1
输入样例2：
9
…
.##.##…
.#####…
.##.##…
…
.##.#…
.#.###…
.#…#…
…
输出样例2：
1

Ideas

dfs实现flood fill算法，这个算法能找到所有的连通块（在这里指的就是岛屿），然后判断连通块里面的陆地数量和临海陆地数量，如果这俩相等那么岛屿消失。

Code

n = int(input())
lis = []
for i in range(n):
    lis.append(input().strip())

dx = [0,0,-1,1]
dy = [1,-1,0,0]
def bfs(sx,sy):
    q = [(sx,sy)]
    land = 0
    bound = 0
    stat[sx][sy] = 1
    while q:
        t = q.pop(0)    
        land += 1
        is_bound = False # 默认该陆地并不临海（四个方向）
        for i in range(4):
            x = t[0] + dx[i]
            y = t[1] + dy[i]
            if  x<0 or x>=n or y<0 or y>=n: # 越界
                continue
            if lis[x][y] == '.':
                is_bound = True
                continue
            if stat[x][y]:
                continue 
            stat[x][y] = 1
            q.append((x,y))
        if is_bound:
            bound += 1
  
    return land,bound
cnt = 0
# 找连通块，这里指的是岛屿
stat = [[0 for i  in range(n+10)] for j in range(n+10)] # 0代表未经过，1代表经过
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if not stat[i][j] and lis[i][j] == '#':
            land,bound = bfs(i,j)
            if land == bound:
                cnt += 1
print(cnt)