Max Area of Island
Detailed guide and Python implementation for the 'Max Area of Island' problem.
1. 学ぶ
The 'Max Area of Island' problem is a key challenge in the Graphs section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Max Area of Island.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Max Area of Island carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- グラフアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準のグラフの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのグラフ固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- クローングラフ ---パイセップ--- 「Clone Graph」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 接続された無向グラフ内のノードの参照を指定すると、グラフのディープ コピー (クローン) を返します。 グラフ内の各ノードには、値 (int) とその隣接ノードのリスト (List[Node]) が含まれています。 グラフは隣接リストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。ここで、adjList[i] はノード i+1 (1 からインデックス付けされた) の隣接ノードを表します。クローン化されたグラフの隣接リストを返します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- グラフ ---パイセップ--- 「グラフのクローン」問題は、グラフ セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- クローングラフのロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- クローングラフの問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- グラフアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準のグラフの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのグラフ固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 壁と門 ---パイセップ--- 「壁と門」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 次の 3 つの可能な値で初期化された m x n グリッドの部屋が与えられます。 - -1: 壁または障害物。 - 0: ゲート。 - INF (2147483647 で表される): 空の部屋。 空の各部屋に最も近いゲートまでの距離を入力します。ゲートに到達できない場合は、INF を充填する必要があります。 変更された部屋グリッドを返す関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- グラフ ---パイセップ--- 「壁と門」問題は、グラフ セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
You are given an m x n binary matrix grid. An island is a group of 1s (representing land) connected 4-directionally (horizontal or vertical). You may assume all four edges of the grid are surrounded by water.
The area of an island is the number of cells with a value 1 in the island.
Return the maximum area of an island in grid. If there is no island, return 0.
Write a function maxAreaOfIsland(grid: List[List[int]]) -> int.
- •m == len(grid)
- •n == len(grid[i])
- •1 <= m, n <= 50
- •grid[i][j] is 0 or 1
例
grid = [[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
6
The maximum area of an island is 6, located in the lower-right part of the grid.
grid = [[0,0,0,0,0,0,0,0]]
0
There are no islands in the grid, so the max area is 0.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def max_area_of_island_opt(grid: list[list[int]]) -> int:
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
def dfs(r, c):
if r < 0 or r == rows or c < 0 or c == cols or grid[r][c] == 0:
return 0
grid[r][c] = 0
return 1 + dfs(r + 1, c) + dfs(r - 1, c) + dfs(r, c + 1) + dfs(r, c - 1)
area = 0
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == 1:
area = max(area, dfs(r, c))
return areaブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def max_area_of_island_brute(grid: list[list[int]]) -> int:
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
visited = set()
def bfs(r, c):
q = [(r, c)]
visited.add((r, c))
area = 0
while q:
row, col = q.pop(0)
area += 1
for dr, dc in [[1,0],[-1,0],[0,1],[0,-1]]:
nr, nc = row + dr, col + dc
if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and grid[nr][nc] == 1 and (nr, nc) not in visited:
visited.add((nr, nc))
q.append((nr, nc))
return area
max_area = 0
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == 1 and (r, c) not in visited:
max_area = max(max_area, bfs(r, c))
return max_areaAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Graphs problem properties apply.
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