面试高频图论题『墙与门』:Swift BFS 解法全流程拆解
文章目录
- 摘要
- 描述
- 题解答案
- 题解代码分析
- Swift 代码如下:
- 示例测试及结果
- 时间复杂度
- 空间复杂度
- 总结
- 可运行 Demo 模块(Xcode Playground)
- 参考场景与拓展
摘要
在日常开发中,我们经常遇到图遍历、路径规划的问题,特别是涉及二维网格的场景。LeetCode 第 286 题《墙与门》就非常贴近现实,比如模拟房间内路径计算、楼层距离评估等。本文将通过 Swift 语言,用广度优先搜索(BFS)方式一步步拆解这个问题,并给出一套完整的可运行 Demo 和测试用例,帮你在刷题和实际项目中都能用得上。
描述
题目大致是这样的:
你有一个二维网格,表示一栋建筑的布局。每个格子可以是三种之一:
- 墙(-1):表示这个格子不能通行;
- 门(0):表示你从这出发是免费的;
- 空房间(INF):表示你需要计算从最近的门到这里的最短距离。
你要做的就是把所有空房间都填上到最近门的距离。如果一个空房间无法到达任何门,保持 INF 不变。
特别注意:
这个问题要求在原数组上原地修改。
题解答案
我们最直观的思路是,对于每一个空房间,去找离它最近的门。但这样做效率非常低,因为每个空房间都要遍历一次地图。
更优的解法是:从所有门开始做 BFS,因为 BFS 本质上就是按层级扩散的,最先访问到某个点的路径就是最短路径。
题解代码分析
Swift 代码如下:
import Foundationlet INF = Int(Int32.max)func wallsAndGates(_ rooms: inout [[Int]]) {let m = rooms.countlet n = rooms[0].countvar queue: [(Int, Int)] = []// 找出所有的门(0),作为 BFS 的起点for i in 0..<m {for j in 0..<n {if rooms[i][j] == 0 {queue.append((i, j))}}}let directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]while !queue.isEmpty {let (row, col) = queue.removeFirst()for dir in directions {let newRow = row + dir.0let newCol = col + dir.1// 如果是有效的空房间,则更新并加入队列if newRow >= 0, newRow < m, newCol >= 0, newCol < n, rooms[newRow][newCol] == INF {rooms[newRow][newCol] = rooms[row][col] + 1queue.append((newRow, newCol))}}}
}
示例测试及结果
我们构造一个简单的输入样例来看下效果:
var rooms = [[INF, -1, 0, INF],[INF, INF, INF, -1],[INF, -1, INF, -1],[0, -1, INF, INF]
]wallsAndGates(&rooms)for row in rooms {print(row)
}
输出结果:
[3, -1, 0, 1]
[2, 2, 1, -1]
[1, -1, 2, -1]
[0, -1, 3, 4]
可以看到,每个空房间都被填上了到最近门的距离,而且墙和门保持不变。非常贴近现实中路径计算场景。
时间复杂度
- O(m × n):每个格子最多只被访问一次,所以整体复杂度和地图大小成正比。
空间复杂度
- O(m × n):最坏情况下,队列中会放入所有空房间。
总结
这个题虽然看起来简单,但其实考察了你对 BFS 的理解。你需要反过来思考 —— 不是从目标找路径,而是从“源头”出发,让最短路径自己扩散。
这和现实生活中很多问题非常像,比如:
- 最短配送路径(从仓库到客户)
- 电梯调度系统(从最近楼层开始响应)
- 消防路径规划(从灭火点扩散)
可运行 Demo 模块(Xcode Playground)
你可以将以下代码粘贴到 Xcode 的 Playground 中运行:
import Foundationlet INF = Int(Int32.max)func wallsAndGates(_ rooms: inout [[Int]]) {let m = rooms.countlet n = rooms[0].countvar queue: [(Int, Int)] = []for i in 0..<m {for j in 0..<n {if rooms[i][j] == 0 {queue.append((i, j))}}}let directions = [(0,1), (1,0), (0,-1), (-1,0)]while !queue.isEmpty {let (row, col) = queue.removeFirst()for dir in directions {let newRow = row + dir.0let newCol = col + dir.1if newRow >= 0, newRow < m, newCol >= 0, newCol < n, rooms[newRow][newCol] == INF {rooms[newRow][newCol] = rooms[row][col] + 1queue.append((newRow, newCol))}}}
}// 测试
var rooms = [[INF, -1, 0, INF],[INF, INF, INF, -1],[INF, -1, INF, -1],[0, -1, INF, INF]
]wallsAndGates(&rooms)for row in rooms {print(row)
}
参考场景与拓展
这种解法在很多游戏开发、智能交通系统、路径推荐算法中都能派上用场。例如:
- 游戏角色自动寻路系统(从多个终点扩散路径)
- 城市中电动车租赁系统推荐最近的还车点
- 超市货架路径优化(最近收银通道)