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目录
1. 概述
2. BFS 的基本原理
3. Flood Fill 算法
4. BFS 实现 Flood Fill 的步骤
5. C++ 实现
6. 代码解析
7. 复杂度分析
8. 应用场景
总结
1. 概述
Flood Fill 算法是一种用于填充封闭区域的算法，常用于图像处理、绘图工具和游戏开发中。BFS（广度优先搜索）是解决 Flood Fill 问题的一种有效方法，特别适用于矩阵或网格中的区域填充。
2. BFS 的基本原理
BFS 是一种图遍历算法，从起始点开始，逐层向外扩展，直到遍历完所有可达节点。BFS 使用队列来存储待访问的节点，确保按照层级顺序访问。
3. Flood Fill 算法
Flood Fill 算法的目标是从一个起始点开始，填充所有与之相连且满足特定条件的区域。常见的应用包括图像中的颜色填充、迷宫求解等。
4. BFS 实现 Flood Fill 的步骤
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初始化：选择一个起始点，并将其颜色更改为目标颜色。
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队列操作：将起始点加入队列。
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遍历：从队列中取出一个点，检查其相邻的点（上下左右），如果相邻点满足条件（如颜色相同），则将其颜色更改为目标颜色，并将其加入队列。
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重复：重复步骤3，直到队列为空。
5. C++ 实现
以下是一个使用 BFS 实现 Flood Fill 的 C++ 代码示例：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>using namespace std;// 定义方向数组，表示上下左右四个方向
const int dx[] = {-1, 1, 0, 0};
const int dy[] = {0, 0, -1, 1};void floodFill(vector<vector<int>>& image, int sr, int sc, int newColor) {int oldColor = image[sr][sc];if (oldColor == newColor) return; // 如果新旧颜色相同，直接返回int rows = image.size();int cols = image[0].size();queue<pair<int, int>> q;q.push({sr, sc});image[sr][sc] = newColor;while (!q.empty()) {auto current = q.front();q.pop();int x = current.first;int y = current.second;for (int i = 0; i < 4; ++i) {int nx = x + dx[i];int ny = y + dy[i];if (nx >= 0 && nx < rows && ny >= 0 && ny < cols && image[nx][ny] == oldColor) {image[nx][ny] = newColor;q.push({nx, ny});}}}
}int main() {vector<vector<int>> image = {{1, 1, 1},{1, 1, 0},{1, 0, 1}};int sr = 1, sc = 1, newColor = 2;floodFill(image, sr, sc, newColor);for (const auto& row : image) {for (int pixel : row) {cout << pixel << " ";}cout << endl;}return 0;
}6. 代码解析
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方向数组：
dx和dy数组用于表示上下左右四个方向的移动。 -
队列：使用
queue<pair<int, int>>来存储待处理的像素点。 -
边界检查：在遍历相邻点时，检查是否越界。
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颜色更新：如果相邻点的颜色与起始点颜色相同，则更新其颜色并加入队列。
7. 复杂度分析
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时间复杂度：O(M*N)，其中 M 和 N 分别是图像的行数和列数。每个像素最多被访问一次。
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空间复杂度：O(M*N)，最坏情况下队列中可能存储所有像素点。
8. 应用场景
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图像处理：填充图像中的封闭区域。
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游戏开发：地图填充、迷宫求解等。
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计算机图形学：区域选择、颜色填充等。
总结
BFS 是一种高效且易于实现的算法，适用于 Flood Fill 问题。通过逐层扩展，BFS 能够确保所有符合条件的区域都被填充。在实际应用中，BFS 的队列实现和边界检查是关键点，确保算法的正确性和效率。