1062. 洪水填充(经典)

1062. 洪水填充

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一张image通过一个2-D整数数组来表示，每一个整数代表图片的像素值（从0到65535）。

给定一个坐标 (sr, sc) 代表洪水填充的起始像素（行和列），以及一个像素颜色newColor，“洪水填充”整张图片。

为了实现一个“洪水填充”，考虑起始像素点，以及与起始像素相同颜色的起始像素4向连接的任何像素，以及与这些像素4向相连的任何像素（同样和起始像素相同颜色），以此类推。把所以之前提到的像素点替换成新的颜色。

最终，返回修改后的图片。

样例

样例 1:

输入: 
image = [[1,1],[0,0]]
sr = 0, sc = 0, newColor = 2
输出: [[2,2],[0,0]]

样例 2：

输入：
image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]
sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输出： [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解释：
从图片的中心（坐标为(1, 1)），所有和起始像素通过相同颜色相连的像素上成了新的颜色。
注意底下的角落没有被染成2，因为它和起始像素不是4方向相连。

注意事项

• image 和 image[0]的长度会在[1, 50]范围内。
• 给定的起始像素点会满足 0 <= sr < image.length 和 0 <= sc < image[0].length。
• image[i][j]的每一中颜色值和newColor 会是在 [0, 65535]内的整数。

输入测试数据 (每行一个参数)如何理解测试数据？

class Solution:
    """
    @param image: a 2-D array
    @param sr: an integer
    @param sc: an integer
    @param newColor: an integer
    @return: the modified image
    """
    ''' 
    大致思路:
    1.给出一个方法，可以求得当前像素相同颜色的像素，4方向相连，返回未添加的像素点列表。
    2.初始化res,result = [],[]，循环image，首先append到res初始值,image[sr][sc],然后调用方法，传入参数，最终得到所有4向相连的列表组合。
    3.result作为一个循环添值减值的列表，所以这个作为循环判断条件，如果pop完所有的值，则break
    '''

    def floodFill(self, image, sr, sc, newColor):
        res = []
        #给定初始值
        origin_color = image[sr][sc]
        res,result = [[sr,sc]],[[sr,sc]]


        while  result != []:
            pop_column = result.pop(0)
            image[pop_column[0]][pop_column[1]] = newColor
            #pop_column格式:[x,y]
            r_list = self.getaroundcolumn(image,pop_column,origin_color,res)
            res.extend(r_list)
            result.extend(r_list)

        return image



    ##得到当前像素四向相连的像素列表集合
    def getaroundcolumn(self,image,num,origin_color,res):
        around_list = []
        x,y = num[0],num[1]
        ##不管是哪个元素，进来都判断4个点，即上下左右四个像素
        '''
        符合条件，则append到self.res里面
        1.x，y范围在[0,len(image)]和[0,len(image[0])]
        2.当前像素不存在self.res里面
        '''

        #左方向:i不变，y-1
        if y-1 >= 0:
            if [x,y-1] not in res and image[x][y-1] == origin_color:
                around_list.append([x,y-1])
        
        #右方向
        if y + 1 < len(image[0]):
            if [x,y+1] not in res and image[x][y+1] == origin_color:
                around_list.append([x,y+1])

        #上方向
        if x-1 >= 0:
            if [x-1,y] not in res and image[x-1][y] == origin_color:
                around_list.append([x-1,y])
        
        #下方向
        if x+1 < len(image):
            if [x+1,y] not in res and image[x+1][y] == origin_color:
                around_list.append([x+1,y])
        return around_list