深度优先搜索DFS | 广度优先搜索BFS：力扣200. 岛屿数量

1、题目描述：

2、题解：

方法1：深度优先搜索
遍历网格中的所有点，如果值为1，则岛屿数量+1，进行深度优先搜索
DFS:
设置grid[r][c]=0已经访问
然后对上下左右四个方向，如果满足条件（x,y在长度范围内，并且网格值为1），继续进行DFS

class Solution:
    def dfs(self, grid, r, c):
        grid[r][c] = 0
        nr, nc = len(grid), len(grid[0])
        for x, y in [(r - 1, c), (r + 1, c), (r, c - 1), (r, c + 1)]:
            if 0 <= x < nr and 0 <= y < nc and grid[x][y] == "1":
                self.dfs(grid, x, y)

    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        nr = len(grid)
        if nr == 0:
            return 0
        nc = len(grid[0])

        num_islands = 0
        for r in range(nr):
            for c in range(nc):
                if grid[r][c] == "1":
                    num_islands += 1
                    self.dfs(grid, r, c)

        return num_islands

方法2：广度优先搜索
借助队列实现
遍历所有网格元素，如果网格值为1，就开始BFS。
每次BFS，就让岛屿数量加1，
让该网格值为0，表示已经访问了
把该网格值放进队列中，
循环取出队列中的值，进行四个方向的搜索，如果满足条件：就添加到队列中，并修改该网格的值为0，表示已经访问了。

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        nr = len(grid)
        if nr == 0:
            return 0
        nc = len(grid[0])

        num_islands = 0
        for r in range(nr):
            for c in range(nc):
                if grid[r][c] == "1":
                    num_islands += 1
                    grid[r][c] = "0"
                    neighbors = collections.deque([(r, c)])
                    while neighbors:
                        row, col = neighbors.popleft()
                        for x, y in [(row - 1, col), (row + 1, col), (row, col - 1), (row, col + 1)]:
                            if 0 <= x < nr and 0 <= y < nc and grid[x][y] == "1":
                                neighbors.append((x, y))
                                grid[x][y] = "0"

        return num_islands

3、复杂度分析：

方法1：
时间复杂度：O(MN)
空间复杂度：O(MN)
方法2：
时间复杂度：O(MN)
空间复杂度：O(min(M,N))