华为od 查找单入口空闲区域

### 华为OD模式下查找单入口空闲区域的实现方案 #### 问题分析 在给定的二维矩阵中，目标是找到满足条件的最大单入口空闲区域。这里的“单入口”意味着该区域仅有一个外部连接点作为进入路径。“空闲区域”是指由字符`O`表示的连续单元格组成的连通域。 为了高效解决此问题，可以采用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。以下是基于DFS的具体实现方法： --- #### 解决方案设计 1. **输入解析** 输入是一个二维数组，其中`X`代表障碍物，而`O`代表可通行的空间。需要遍历整个矩阵来寻找符合条件的区域。 2. **标记已访问节点** 使用辅助布尔型二维数组记录哪些位置已经被访问过，防止重复计算同一区域。 3. **定义单入口条件** 对于每个可能成为入口的位置（即边界的`O`），检查其周围是否有且只有一个相邻的`O`位于边界外侧。如果满足，则将其视为合法入口。 4. **执行DFS/BFS探索** 当发现有效入口时，启动DFS递归函数或者队列形式的BFS迭代过程，统计当前联通分量内的所有可达`O`的数量总和即为此区域面积大小；同时更新全局最优解数据结构存储最佳结果信息包括起始行列索引以及对应尺寸数值等属性值。 5. **返回最终答案** 遍历完成后输出具有最大规模的有效单开口开放空间详情描述字符串格式化表达式即可完成任务需求解答工作流程概述如下图所示[^1]: ```java import java.util.*; public class SingleEntryAreaFinder { private static final char EMPTY = 'O'; private static final char BLOCKED = 'X'; public String findMaxSingleEntryArea(char[][] grid) { int rows = grid.length; if (rows == 0) return "NULL"; int cols = grid[0].length; boolean[][] visited = new boolean[rows][cols]; List<int[]> candidates = getCandidateEntries(grid); int maxRow = -1, maxCol = -1, maxSize = 0; for(int[] candidate : candidates){ int row = candidate[0], col = candidate[1]; if(!visited[row][col]){ int size = dfs(row,col,grid,visited); if(size > maxSize){ maxRow = row; maxCol = col; maxSize = size; } } } if(maxSize == 0 || maxSize ==1 && !isProperEntrance(maxRow,maxCol,grid)){ return "NULL"; }else{ return maxRow+" "+maxCol+" "+maxSize; } } private List<int[]> getCandidateEntries(char[][] grid){ List<int[]> list=new ArrayList<>(); int m=grid.length,n=grid[0].length; // Check first and last columns for(int i=0;i<m;i++){ if(grid[i][0]==EMPTY&&!hasMoreThanOneNeighbor(i,0,grid))list.add(new int[]{i,0}); if(grid[i][n-1]==EMPTY&&!hasMoreThanOneNeighbor(i,n-1,grid))list.add(new int[]{i,n-1}); } //Check top and bottom rows excluding corners since they were already checked above. for(int j=1;j<n-1;j++) { if(grid[0][j]==EMPTY&&!hasMoreThanOneNeighbor(0,j,grid))list.add(new int[]{0,j}); if(grid[m-1][j]==EMPTY&&!hasMoreThanOneNeighbor(m-1,j,grid))list.add(new int[]{m-1,j}); } return list; } private boolean hasMoreThanOneNeighbor(int r,int c,char[][] g){ int count=0; int directions[][]={{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; for(int d[]:directions){ int nr=r+d[0];int nc=c+d[1]; if(isInBounds(nr,nc,g)&&g[nr][nc]==EMPTY)count++; if(count>1)return true; } return false; } private boolean isInBounds(int r,int c,char [][]g){ return r>=0&&r<g.length&&c>=0&&c<g[0].length; } private int dfs(int r,int c,char[][] g,boolean[][] v){ Stack<int[]> stack=new Stack<>(); Set<String> seen=new HashSet<>(); stack.push(new int[]{r,c}); int area=0; while(!stack.isEmpty()){ int current[]=stack.pop(); int cr=current[0];int cc=current[1]; String key=cr+","+cc; if(seen.contains(key)||!isValid(cr,cc,g,v))continue; seen.add(key);v[cr][cc]=true;area++; addNeighborsToStack(stack,cr,cc,g,v); } return area; } private void addNeighborsToStack(Stack<int[]> s,int r,int c,char[][] g,boolean[][] v){ int dirs[][]={{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; for(int dir[]:dirs){ int nr=r+dir[0];int nc=c+dir[1]; if(isValid(nr,nc,g,v))s.push(new int[]{nr,nc}); } } private boolean isValid(int r,int c,char[][] g,boolean[][] v){ return r>=0&&r<g.length&&c>=0&&c<g[0].length&&g[r][c]==EMPTY&&!v[r][c]; } private boolean isProperEntrance(int r,int c,char[][] g){ int neighbors=0; int dirs[][]={{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; for(int []d:dirs){ int nr=r+d[0];int nc=c+d[1]; if(isInBounds(nr,nc,g)&&(g[nr][nc]==EMPTY||onBorder(nr,nc,g)))neighbors++; if(neighbors>1)return false; } return onBorder(r,c,g)?neighbors==1:false; } private boolean onBorder(int r,int c,char[][] g){ return r==0||r==g.length-1||c==0||c==g[0].length-1; } } ``` --- #### 关键逻辑解释 - `findMaxSingleEntryArea`: 主函数负责初始化并调用其他帮助函数找出最大的单一入口区域。 - `getCandidateEntries`: 找到潜在的入口候选者列表。 - `dfs`: 利用栈模拟递归来测量从某个起点出发能到达多少个相连的'O'。 - 边界处理与合法性验证确保只考虑真正的单入口情况。 ---