島嶼問題是經典的面試高頻題，雖然基本的島嶼問題并不難，但是島嶼問題有一些有意思的擴展，比如求子島嶼數量，求形狀不同的島嶼數量等等，本文就來把這些問題一網打盡。

島嶼系列問題的核心考點就是用 DFS/BFS 算法遍歷二維數組 。

本文主要來講解如何用 DFS 算法來秒殺島嶼系列問題，不過用 BFS 算法的核心思路是完全一樣的，無非就是把 DFS 改寫成 BFS 而已。

那么如何在二維矩陣中使用 DFS 搜索呢？如果你把二維矩陣中的每一個位置看做一個節點，這個節點的上下左右四個位置就是相鄰節點，那么整個矩陣就可以抽象成一幅網狀的「圖」結構。

根據 [學習數據結構和算法的框架思維]，完全可以根據二叉樹的遍歷框架改寫出二維矩陣的 DFS 代碼框架：

// 二叉樹遍歷框架
void traverse(TreeNode root) {
    traverse(root.left);
    traverse(root.right);
}

// 二維矩陣遍歷框架
void dfs(int[][] grid, int i, int j, boolean[] visited) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n) {
        // 超出索引邊界
        return;
    }
    if (visited[i][j]) {
        // 已遍歷過 (i, j)
        return;
    }
    // 前序：進入節點 (i, j)
    visited[i][j] = true;
    dfs(grid, i - 1, j); // 上
    dfs(grid, i + 1, j); // 下
    dfs(grid, i, j - 1); // 左
    dfs(grid, i, j + 1); // 右
    // 后序：離開節點 (i, j)
    // visited[i][j] = true;
}

因為二維矩陣本質上是一幅「圖」，所以遍歷的過程中需要一個visited布爾數組防止走回頭路，如果你能理解上面這段代碼，那么搞定所有島嶼問題都很簡單。

這里額外說一個處理二維數組的常用小技巧，你有時會看到使用「方向數組」來處理上下左右的遍歷，和前文 [圖遍歷框架]的代碼很類似：

// 方向數組，分別代表上、下、左、右
int[][] dirs = new int[][]{{-1,0}, {1,0}, {0,-1}, {0,1}};

void dfs(int[][] grid, int i, int j, boolean[] visited) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n) {
        // 超出索引邊界
        return;
    }
    if (visited[i][j]) {
        // 已遍歷過 (i, j)
        return;
    }

    // 進入節點 (i, j)
    visited[i][j] = true;
    // 遞歸遍歷上下左右的節點
    for (int[] d : dirs) {
        int next_i = i + d[0];
        int next_j = j + d[1];
        dfs(grid, next_i, next_j);
    }
    // 離開節點 (i, j)
    // visited[i][j] = true;
}

這種寫法無非就是用 for 循環處理上下左右的遍歷罷了，你可以按照個人喜好選擇寫法。

島嶼數量

這是力扣第 200 題「島嶼數量」，最簡單也是最經典的一道島嶼問題，題目會輸入一個二維數組grid，其中只包含0或者1，0代表海水，1代表陸地，且假設該矩陣四周都是被海水包圍著的。

我們說連成片的陸地形成島嶼，那么請你寫一個算法，計算這個矩陣grid中島嶼的個數，函數簽名如下：

int numIslands(char[][] grid);

比如說題目給你輸入下面這個grid有四片島嶼，算法應該返回 4：

思路很簡單，關鍵在于如何尋找并標記「島嶼」，這就要 DFS 算法發揮作用了，我們直接看解法代碼：

// 主函數，計算島嶼數量
int numIslands(char[][] grid) {
    int res = 0;
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    // 遍歷 grid
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid[i][j] == '1') {
                // 每發現一個島嶼，島嶼數量加一
                res++;
                // 然后使用 DFS 將島嶼淹了
                dfs(grid, i, j);
            }
        }
    }
    return res;
}

// 從 (i, j) 開始，將與之相鄰的陸地都變成海水
void dfs(char[][] grid, int i, int j) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n) {
        // 超出索引邊界
        return;
    }
    if (grid[i][j] == '0') {
        // 已經是海水了
        return;
    }
    // 將 (i, j) 變成海水
    grid[i][j] = '0';
    // 淹沒上下左右的陸地
    dfs(grid, i + 1, j);
    dfs(grid, i, j + 1);
    dfs(grid, i - 1, j);
    dfs(grid, i, j - 1);
}

為什么每次遇到島嶼，都要用 DFS 算法把島嶼「淹了」呢？主要是為了省事，避免維護visited數組 。

因為dfs函數遍歷到值為0的位置會直接返回，所以只要把經過的位置都設置為0，就可以起到不走回頭路的作用。

PS：這類 DFS 算法還有個別名叫做 [FloodFill 算法]，現在有沒有覺得 FloodFill 這個名字還挺貼切的~

這個最最基本的島嶼問題就說到這，我們來看看后面的題目有什么花樣。

封閉島嶼的數量

上一題說二維矩陣四周可以認為也是被海水包圍的，所以靠邊的陸地也算作島嶼。

力扣第 1254 題「統計封閉島嶼的數目」和上一題有兩點不同：

1、用0表示陸地，用1表示海水。

2、讓你計算「封閉島嶼」的數目。所謂「封閉島嶼」就是上下左右全部被1包圍的0，也就是說 靠邊的陸地不算作「封閉島嶼」 。

函數簽名如下：

int closedIsland(int[][] grid)

比如題目給你輸入如下這個二維矩陣：

算法返回 2，只有圖中灰色部分的0是四周全都被海水包圍著的「封閉島嶼」。

那么如何判斷「封閉島嶼」呢？其實很簡單，把上一題中那些靠邊的島嶼排除掉，剩下的不就是「封閉島嶼」了嗎 ？

有了這個思路，就可以直接看代碼了，注意這題規定0表示陸地，用1表示海水：

// 主函數：計算封閉島嶼的數量
int closedIsland(int[][] grid) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        // 把靠上邊的島嶼淹掉
        dfs(grid, 0, j);
        // 把靠下邊的島嶼淹掉
        dfs(grid, m - 1, j);
    }
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        // 把靠左邊的島嶼淹掉
        dfs(grid, i, 0);
        // 把靠右邊的島嶼淹掉
        dfs(grid, i, n - 1);
    }
    // 遍歷 grid，剩下的島嶼都是封閉島嶼
    int res = 0;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid[i][j] == 0) {
                res++;
                dfs(grid, i, j);
            }
        }
    }
    return res;
}

// 從 (i, j) 開始，將與之相鄰的陸地都變成海水
void dfs(int[][] grid, int i, int j) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n) {
        return;
    }
    if (grid[i][j] == 1) {
        // 已經是海水了
        return;
    }
    // 將 (i, j) 變成海水
    grid[i][j] = 1;
    // 淹沒上下左右的陸地
    dfs(grid, i + 1, j);
    dfs(grid, i, j + 1);
    dfs(grid, i - 1, j);
    dfs(grid, i, j - 1);
}

只要提前把靠邊的陸地都淹掉，然后算出來的就是封閉島嶼了。

PS：處理這類島嶼問題除了 DFS/BFS 算法之外，Union Find 并查集算法也是一種可選的方法，前文 [Union Find 算法運用] 就用 Union Find 算法解決了一道類似的問題。

這道島嶼題目的解法稍微改改就可以解決力扣第 1020 題「飛地的數量」，這題不讓你求封閉島嶼的數量，而是求封閉島嶼的面積總和。

其實思路都是一樣的，先把靠邊的陸地淹掉，然后去數剩下的陸地數量就行了，注意第 1020 題中1代表陸地，0代表海水：

int numEnclaves(int[][] grid) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    // 淹掉靠邊的陸地
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        dfs(grid, i, 0);
        dfs(grid, i, n - 1);
    }
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        dfs(grid, 0, j);
        dfs(grid, m - 1, j);
    }

    // 數一數剩下的陸地
    int res = 0;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid[i][j] == 1) {
                res += 1;
            }
        }
    }

    return res;
}

// 和之前的實現類似
void dfs(int[][] grid, int i, int j) {
    // ...
}

篇幅所限，具體代碼我就不寫了，我們繼續看其他的島嶼問題。

島嶼的最大面積

這是力扣第 695 題「島嶼的最大面積」，0表示海水，1表示陸地，現在不讓你計算島嶼的個數了，而是讓你計算最大的那個島嶼的面積，函數簽名如下：

int maxAreaOfIsland(int[][] grid)

比如題目給你輸入如下一個二維矩陣：

其中面積最大的是橘紅色的島嶼，算法返回它的面積 6。

這題的大體思路和之前完全一樣，只不過dfs函數淹沒島嶼的同時，還應該想辦法記錄這個島嶼的面積 。

我們可以給dfs函數設置返回值，記錄每次淹沒的陸地的個數，直接看解法吧：

int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
    // 記錄島嶼的最大面積
    int res = 0;
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid[i][j] == 1) {
                // 淹沒島嶼，并更新最大島嶼面積
                res = Math.max(res, dfs(grid, i, j));
            }
        }
    }
    return res;
}

// 淹沒與 (i, j) 相鄰的陸地，并返回淹沒的陸地面積
int dfs(int[][] grid, int i, int j) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n) {
        // 超出索引邊界
        return 0;
    }
    if (grid[i][j] == 0) {
        // 已經是海水了
        return 0;
    }
    // 將 (i, j) 變成海水
    grid[i][j] = 0;

    return dfs(grid, i + 1, j)
         + dfs(grid, i, j + 1)
         + dfs(grid, i - 1, j)
         + dfs(grid, i, j - 1) + 1;
}

解法和之前相比差不多，我也不多說了，接下來的兩道島嶼問題是比較有技巧性的，我們重點來看一下。

子島嶼數量

如果說前面的題目都是模板題，那么力扣第 1905 題「統計子島嶼」可能得動動腦子了：

這道題的關鍵在于，如何快速判斷子島嶼 ？肯定可以借助 [Union Find 并查集算法] 來判斷，不過本文重點在 DFS 算法，就不展開并查集算法了。

什么情況下grid2中的一個島嶼B是grid1中的一個島嶼A的子島？

當島嶼B中所有陸地在島嶼A中也是陸地的時候，島嶼B是島嶼A的子島。

反過來說，如果島嶼B中存在一片陸地，在島嶼A的對應位置是海水，那么島嶼B就不是島嶼A的子島 。

那么，我們只要遍歷grid2中的所有島嶼，把那些不可能是子島的島嶼排除掉，剩下的就是子島。

依據這個思路，可以直接寫出下面的代碼：

int countSubIslands(int[][] grid1, int[][] grid2) {
    int m = grid1.length, n = grid1[0].length;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid1[i][j] == 0 && grid2[i][j] == 1) {
                // 這個島嶼肯定不是子島，淹掉
                dfs(grid2, i, j);
            }
        }
    }
    // 現在 grid2 中剩下的島嶼都是子島，計算島嶼數量
    int res = 0;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid2[i][j] == 1) {
                res++;
                dfs(grid2, i, j);
            }
        }
    }
    return res;
}

// 從 (i, j) 開始，將與之相鄰的陸地都變成海水
void dfs(int[][] grid, int i, int j) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n) {
        return;
    }
    if (grid[i][j] == 0) {
        return;
    }

    grid[i][j] = 0;
    dfs(grid, i + 1, j);
    dfs(grid, i, j + 1);
    dfs(grid, i - 1, j);
    dfs(grid, i, j - 1);
}

這道題的思路和計算「封閉島嶼」數量的思路有些類似，只不過后者排除那些靠邊的島嶼，前者排除那些不可能是子島的島嶼。

不同的島嶼數量

這是本文的最后一道島嶼題目，作為壓軸題，當然是最有意思的。

力扣第 694 題「不同的島嶼數量」，題目還是輸入一個二維矩陣，0表示海水，1表示陸地，這次讓你計算 不同的 (distinct) 島嶼數量，函數簽名如下：

int numDistinctIslands(int[][] grid)

比如題目輸入下面這個二維矩陣：

其中有四個島嶼，但是左下角和右上角的島嶼形狀相同，所以不同的島嶼共有三個，算法返回 3。

很顯然我們得想辦法把二維矩陣中的「島嶼」進行轉化，變成比如字符串這樣的類型，然后利用 HashSet 這樣的數據結構去重，最終得到不同的島嶼的個數。

如果想把島嶼轉化成字符串，說白了就是序列化，序列化說白了遍歷嘛，前文 [二叉樹的序列化和反序列化]講了二叉樹和字符串互轉，這里也是類似的。

首先，對于形狀相同的島嶼，如果從同一起點出發，dfs函數遍歷的順序肯定是一樣的 。

因為遍歷順序是寫死在你的遞歸函數里面的，不會動態改變：

void dfs(int[][] grid, int i, int j) {
    // 遞歸順序：
    dfs(grid, i - 1, j); // 上
    dfs(grid, i + 1, j); // 下
    dfs(grid, i, j - 1); // 左
    dfs(grid, i, j + 1); // 右
}

所以，遍歷順序從某種意義上說就可以用來描述島嶼的形狀，比如下圖這兩個島嶼：

假設它們的遍歷順序是：

下，右，上，撤銷上，撤銷右，撤銷下

如果我用分別用1, 2, 3, 4代表上下左右，用-1, -2, -3, -4代表上下左右的撤銷，那么可以這樣表示它們的遍歷順序：

2, 4, 1, -1, -4, -2

你看，這就相當于是島嶼序列化的結果，只要每次使用dfs遍歷島嶼的時候生成這串數字進行比較，就可以計算到底有多少個不同的島嶼了 。

要想生成這段數字，需要稍微改造dfs函數，添加一些函數參數以便記錄遍歷順序：

void dfs(int[][] grid, int i, int j, StringBuilder sb, int dir) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n 
        || grid[i][j] == 0) {
        return;
    }
    // 前序遍歷位置：進入 (i, j)
    grid[i][j] = 0;
    sb.append(dir).append(',');

    dfs(grid, i - 1, j, sb, 1); // 上
    dfs(grid, i + 1, j, sb, 2); // 下
    dfs(grid, i, j - 1, sb, 3); // 左
    dfs(grid, i, j + 1, sb, 4); // 右

    // 后序遍歷位置：離開 (i, j)
    sb.append(-dir).append(',');
}

dir記錄方向，dfs函數遞歸結束后，sb記錄著整個遍歷順序，其實這就是前文 [回溯算法核心套路]說到的回溯算法框架，你看到頭來這些算法都是相通的。

有了這個dfs函數就好辦了，我們可以直接寫出最后的解法代碼：

int numDistinctIslands(int[][] grid) {
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    // 記錄所有島嶼的序列化結果
    HashSet

這樣，這道題就解決了，至于為什么初始調用dfs函數時的dir參數可以隨意寫，這里涉及 DFS 和回溯算法的一個細微差別，前文 [圖算法基礎]有寫，這里就不展開了。

以上就是全部島嶼系列問題的解題思路，也許前面的題目大部分人會做，但是最后兩題還是比較巧妙的，希望本文對你有幫助。