本文概览:本文以LeetCode题目"岛屿数量"为例,从二叉树的递归视角迁移到二维网格的四方向递归,讲解DFS和BFS两种标记岛屿的方法
一、题目

二、题目分析
题目要求:给定一个二维网格,计算岛屿的数量。'1' 代表陆地,'0' 代表水
什么是岛屿?这是这题最容易让人困惑的地方。岛屿的定义是:对于某个 '1',它的上下左右 如果也是 '1',就属于同一个岛屿。但如果斜着的 '1',则不属于这个岛屿的一部分
看下面这个例子:
1 1 0
1 0 1
- 左上角的三个 1:左上和右上是横向相邻(连通),左上和左下是纵向相邻(连通),所以这三个 1 属于同一个岛屿
- 右下角的 1:和左下的 1 是斜着相邻,但斜方向不算连通,所以它是一个独立的岛屿
最终这个网格有 2 个岛屿。关键就是:只有上下左右方向相邻的 1 才算连通,斜方向不算
理解了岛屿的定义后,这题其实和前面做过的二叉树是同一个套路:
| 二叉树 | 二叉网格 | |
|---|---|---|
| 从当前节点出发的方向 | 左、右 | 上、下、左、右 |
| 遍历方式 | 递归左右子树 | 递归上下左右 |
| 防止重复访问 | 天然有向(父→子) | 需要手动标记 |
二叉树从父节点往子节点走,天然不会走回去。但二维网格四个方向走来走去,会重复访问同一个格子,所以必须标记已访问的格子
整体思路:遍历整个网格,每遇到一个新的 '1',就代表发现了一个新岛屿,count+1,然后把这个岛屿的所有陆地都标记掉(变成 '0'),以后再遍历到就不算了。标记的方法有两种:DFS 和 BFS
思路概览
方法一:DFS
java
class Solution {
// 岛屿数量
private int count = 0;
// 上下左右
private final int[][] dirs = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
// 长宽
private int rows, cols;
public int numIslands(char[][] grid) {
if (grid == null || grid.length == 0 ) {
return 0;
}
rows = grid.length;
cols = grid[0].length;
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (grid[i][j] == '1') {
dfs(grid, i, j);
count++;
}
}
}
return count;
}
private void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
if (i < 0 || i >= rows || j < 0 || j >= cols || grid[i][j] == '0') {
return;
}
// 标记为已访问过
grid[i][j] = '0';
// 递归访问上下左右
for (int[] dir : dirs) {
int newRow = i + dir[0];
int newCol = j + dir[1];
dfs(grid, newRow, newCol);
}
}
}
方法二:BFS
java
class Solution {
// 岛屿数量
private int count = 0;
// 上下左右
private final int[][] dirs = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
// 长宽
private int rows, cols;
public int numIslands(char[][] grid) {
if (grid == null || grid.length == 0) {
return 0;
}
rows = grid.length;
cols = grid[0].length;
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (grid[i][j] == '1') {
bfs(grid, i, j);
count++;
}
}
}
return count;
}
private void bfs(char[][] grid, int i, int j) {
Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
// 入队时就标记,防止重复加入
grid[i][j] = '0';
queue.offer(new int[]{i, j});
while (!queue.isEmpty()) {
int[] cur = queue.poll();
int row = cur[0];
int col = cur[1];
// 遍历上下左右
for (int[] dir : dirs) {
int newRow = row + dir[0];
int newCol = col + dir[1];
if (newRow >= 0 && newRow < rows && newCol >= 0 && newCol < cols
&& grid[newRow][newCol] == '1') {
// 入队时就标记为已访问
grid[newRow][newCol] = '0';
queue.offer(new int[]{newRow, newCol});
}
}
}
}
}
思路简要说明
建议DFS和BFS都掌握,这是入门图类型算法题的好题目
两种方法的外层逻辑完全一样:遍历网格,遇到 '1' 就 count+1 并把整个岛屿标记掉。区别只在标记岛屿的方式:
- DFS:遇到 '1',递归它的上下左右,一路走到头,和二叉树的先序遍历一个道理
- BFS:遇到 '1',把它周围的 '1' 全部加入队列,一层层往外扩散
- BFS 的关键细节 :标记时机必须是入队时,不是出队时。如果出队才标记,同一个格子会被重复加入队列,导致死循环
三、思路详解
第一步:从二叉树到二维网格
前面做了很多二叉树的题目,核心就是从一个节点出发,递归访问它的左右子树。这题其实是一样的思路,只是方向从 2 个变成了 4 个:
二叉树(2个方向): 二维网格(4个方向):
节点 上
/ \ |
左 右 左 --- (i,j) --- 右
|
下
二叉树的递归模板:
java
private void dfs(TreeNode node) {
if (node == null) return; // 出口
// 处理当前节点
dfs(node.left); // 递归左
dfs(node.right); // 递归右
}
二维网格的递归模板:
java
private void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
if (越界 || grid[i][j] == '0') return; // 出口
grid[i][j] = '0'; // 标记已访问
// 递归上下左右
for (int[] dir : dirs) {
dfs(grid, i + dir[0], j + dir[1]);
}
}
结构完全一样,区别只有两点:出口条件多了"越界判断",以及递归前多了一步"标记已访问"
第二步:为什么需要标记?
二叉树从父节点往子节点走,是单向的,天然不会走回去。但二维网格四个方向是互相的------你从 (0,0) 走到 (0,1),(0,1) 的左边方向又指回 (0,0),如果不标记就会无限来回走
不标记的情况:
(0,0) → 访问右边 (0,1)
(0,1) → 访问左边 (0,0) ← 又回去了!
(0,0) → 访问右边 (0,1) ← 又回来了!
... 死循环
所以每次访问一个格子,必须立刻把它变成 '0',这样后续任何方向走到这里都会直接 return
第三步:DFS 标记过程图解
以这个 4×5 网格为例:
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1
遍历到 (0,0),发现 '1',count=1,开始 DFS 标记
① 访问 (0,0),标记为 '0',递归上下左右
[0] 1 0 0 0 ← (0,0) 标记
1 1 0 0 0
② 上越界,下到 (1,0),标记为 '0'
[0] 1 0 0 0
[0] 1 0 0 0 ← (1,0) 标记
③ (1,0) 的下越界,左越界,右到 (1,1),标记为 '0'
0 1 0 0 0
[0][0]0 0 0 ← (1,1) 标记
④ (1,1) 的上是 (0,1),标记为 '0'
[0][0]0 0 0 ← (0,1) 标记
0 [0]0 0 0
⑤ (0,1) 的上下左右要么越界要么是 '0',递归结束
标记后的网格:
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1
继续遍历到 (2,2),发现 '1',count=2,DFS 标记它(单个格子)
继续遍历到 (3,3),发现 '1',count=3,DFS 标记 (3,3) 和 (3,4)
最终 count = 3
第四步:BFS 标记过程图解
BFS 的思路不是一路走到头,而是一层层往外扩散。以 (0,0) 为例:
初始:
[1] 1 0 0 0 ← (0,0) 入队并标记为 '0'
1 1 0 0 0
第一轮:出队 (0,0),把周围的 '1' 入队并标记
[0][1]0 0 0 ← (0,1) 入队标记
[1] 1 0 0 0 ← (1,0) 入队标记
队列:[(0,1), (1,0)]
第二轮:出队 (0,1),周围没有未标记的 '1'
出队 (1,0),把 (1,1) 入队并标记
0 [0]0 0 0
[0][1]0 0 0 ← (1,1) 入队标记
队列:[(1,1)]
第三轮:出队 (1,1),周围没有未标记的 '1'
队列为空,BFS 结束
第五步:BFS 的关键细节------入队时标记还是出队时标记?
这是 BFS 写法里最容易踩坑的地方
错误写法(出队时标记):
java
// ❌ 错误:出队时才标记
while (!queue.isEmpty()) {
int[] cur = queue.poll();
grid[cur[0]][cur[1]] = '0'; // 出队才标记
for (int[] dir : dirs) {
int newRow = cur[0] + dir[0];
int newCol = cur[1] + dir[1];
if (越界判断 && grid[newRow][newCol] == '1') {
queue.offer(new int[]{newRow, newCol});
// 没有标记!
}
}
}
为什么错?看这个例子:
初始:queue = [(0,0)],grid[0][0] 还是 '1'
第一轮:出队 (0,0),标记为 '0'
检查周围,发现 (0,1) 和 (1,0) 是 '1',加入队列
queue = [(0,1), (1,0)]
第二轮:出队 (0,1),标记为 '0'
检查周围,发现 (1,1) 是 '1',加入队列
同时 (0,0) 已经是 '0' 了,跳过
queue = [(1,0), (1,1)]
第三轮:出队 (1,0),标记为 '0'
检查周围,(0,0) 是 '0' 跳过
但 (1,1) 还是 '1'!(还没出队,没被标记)
于是又把 (1,1) 加入队列!
queue = [(1,1), (1,1)] ← 重复了!
同一个格子被加入队列多次,每个出队时又会把周围的 '1' 加入队列,最终导致死循环
正确写法(入队时标记):
java
// ✅ 正确:入队时就标记
grid[newRow][newCol] = '0'; // 入队前立刻标记
queue.offer(new int[]{newRow, newCol});
入队时就标记成 '0',后面其他格子检查到它时看到的是 '0',就不会重复加入了。一个格子只会入队一次,不会死循环
第六步:DFS vs BFS 对比
| DFS | BFS | |
|---|---|---|
| 数据结构 | 递归栈 | 队列 |
| 标记时机 | 进入函数立即标记 | 入队时立即标记 |
| 遍历顺序 | 一路走到头,再回溯 | 一层层往外扩散 |
| 空间复杂度 | O(rows×cols) 最坏递归深度 | O(rows×cols) 最坏队列长度 |
| 效果 | 完全一样 | 完全一样 |
两种方法只是标记岛屿的遍历方式不同,最终都能把同一个岛屿的所有陆地标记掉,不影响 count 的计算
复杂度分析
- 时间复杂度:O(rows×cols),每个格子最多被访问一次
- 空间复杂度:O(rows×cols),DFS 最坏递归深度,BFS 最坏队列长度