What is the best way to solve Surrounded Regions?

The optimized O(n) approach using Graphs patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰쉬움

주변 지역

'주변 지역' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

'X'와 'O'를 포함하는 m x n 매트릭스 보드가 주어지면 'X'로 둘러싸인 4방향의 모든 영역을 캡처합니다.

영역은 둘러싸인 영역의 모든 'O'를 'X'로 뒤집어서 캡처됩니다.

수정된 보드를 반환하는 solve(board: List[List[str]]) -> List[List[str]] 함수를 작성하세요.

제약

•m == len(board)
•n == len(board[i])
•1 <= m, n <= 200
•board[i][j] is 'X' or 'O'

예

Example 1

Input

board = [["X","X","X","X"],["X","O","O","X"],["X","X","O","X"],["X","O","X","X"]]

Output

[["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","O","X","X"]]

Explanation

Surrounded regions should not be on the border, which means any 'O' on the border of the board is not flipped to 'X'. Any 'O' that is connected to a border 'O' is also not flipped.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 그래프 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

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인터뷰 통찰력 및 변형

그래프 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def solve_opt(board):
    ROWS, COLS = len(board), len(board[0])
    def capture(r, c):
        if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS or board[r][c] != "O": return
        board[r][c] = "T"
        capture(r + 1, c); capture(r - 1, c); capture(r, c + 1); capture(r, c - 1)
    for r in range(ROWS):
        for c in range(COLS):
            if board[r][c] == "O" and (r in [0, ROWS - 1] or c in [0, COLS - 1]):
                capture(r, c)
    for r in range(ROWS):
        for c in range(COLS):
            if board[r][c] == "O": board[r][c] = "X"
    for r in range(ROWS):
        for c in range(COLS):
            if board[r][c] == "T": board[r][c] = "O"

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def solve_brute(board):
    ROWS, COLS = len(board), len(board[0])
    def dfs(r, c, visited):
        if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS: return False
        if board[r][c] == 'X' or (r, c) in visited: return True
        visited.add((r, c))
        return dfs(r+1, c, visited) and dfs(r-1, c, visited) and dfs(r, c+1, visited) and dfs(r, c-1, visited)
    for r in range(ROWS):
        for c in range(COLS):
            if board[r][c] == 'O':
                visited = set()
                if dfs(r, c, visited):
                    for vr, vc in visited: board[vr][vc] = 'X'