通常，DFS用于树木和图片中，但网格的遍历可以视为树的延伸。二进制树的每个节点都有两个左和右节点，并且网格周围有4个网格。
岛屿问题是一个典型的网格问题。每个网格中的数字可能为0或1。我们将数字0作为海上网格，将网格作为海上网格，而网格则以1号为土地网格，以便相邻的土地网格连接到一个岛上。
在这样的环境下，已经出现了各种岛屿问题的变体，包括该岛的数量，面积和周边。但是，这些问题基本上可以用DFS解决。
DFS的基本结构
网格结构比二进制树结构更为复杂。它实际上是图形结构的简化版本。要在网格上编写DFS遍历，我们必须首先了解二进制树上的DFS遍历方法，然后类似于网格结构上的DFS遍历。我们写的二进制树DFS通常是这样：
可以看出，二进制树的DFS具有两个元素：“与相邻节点的访问”和“ Base Base Case”。
第一个元素是访问相邻节点。二进制树的相邻节点非常简单，只有左节点和右节点。二进制树本身是递归定义的结构：二进制树，其左下角和右树也是一棵二进制树。那么我们的DFS遍历只需要递归地调用左右树即可。
第二个要素是判断基本案例。从总体上讲，由二进制树穿过的基本案例是root == null。有两个含义，例如这种情况：一方面，这表明子树是由根是空的，不再需要穿越它。另一方面，当root == null返回时，它可以允许以后的root.Lot。
对于网格上的DFS，我们可以参考二进制树的DF，并写入网格DFS的两个元素：
首先，网格结构中有多少个相邻节点？答案是四个上，向下，向下，左和右。1），（r，c+1）。换句话说，网格结构是“四个叉子”。
其次，网格dfs中的基本情况是什么？与二进制树的基本情况相对应，应该是网格不需要继续穿越。网格[r] [c]将出现出价边界异常的晶格阵列，这是超过网格范围的网格。
通过这种方式，我们获得了由电网DFS穿越的框架代码：
如何避免重复遍历
网格结构的DFS和DFS之间的最大差异是，在遍历期间可能会遇到已遍历的节点。这是因为网格结构本质上是“图片”。我们可以将每个网格视为图中的节点，每个节点都有四个向上，向下，左和右的边缘。在图片上，自然可以遇到重复的遍历节点。
如何避免这种重复的遍历？答案是旅行的标签。以岛屿的问题为例，我们需要在所有土地网格上进行DFS遍历，价值为1。当何时走路时，价值网格的设置为0，因此当我们遇到0时，您可以直接跳过：
通过这种方式，我们得到了岛屿问题甚至各种网格问题的常见DFS遍历方法。下面提到的以下示例只需要在DFS遍历框架上稍作修改即可。
提示：标记“旅行的陆地格子”为0，与海网相同，名称为“降落方法”，即，陆上网格被遍历以使陆地“下沉”进入海洋。似乎非常聪明，但实际上存在很大的隐藏危险，因为我们无法区分“海上网格”和“旅行的土地网格”。如果主题更加复杂，我们每次都可以将网格的价值更改为2穿过陆地网格，这样当我们遇到2时，我们知道这是遍历轨道，0是海上网格。
解决方案：实际上有很多方法来寻求岛屿的周边。如果您总是要求DFS，那么有一个非常简单的想法：对于土地网格的每一侧，当边界是网格的边界或另一个相邻的网格的边界是水域。方向是边界或水域。如果是这样，请将此边缘（即1）的贡献添加到答案中。我们可以绘制图片以更清楚地查看：
解决方案的想法：这也是深度遍历。在遍历过程中，将计算出的网格设置为0，以防止重复计算在下面积累。
在解决问题的问题下：在对主题的解释中注意到，在任何边界上都不会填充o作为X。因此，我们会认为应该专门处理边界上的o。只要它在边界的边界上进行专门处理，其余的O被X替换为X。问题已转换，如何与边框Unicom找到O，找到O，我们将其连接到边界，我们将替换首先，然后穿过整个网格，将剩余的O更换为X
如何找到连接到边界的O：从顶部和底部，左右，右侧和右侧的网格进行深度穿越，并找到与边界的连接。
给定M X n的非负整数矩阵，以表示每个牢房在大陆上的高度。“太平洋”在大陆的左侧和上部边界，“大西洋”在右侧和下边界。大陆。规定水流只能沿顶部，向下，左和右的方向流动，并且只能从高到低或相同的高度流动。请找出水流的坐标“大西洋”上的“太平洋”和“大西洋”
解决方案的想法：对于可以在两侧流动的海洋，然后两侧的水都可以达到这一点，与上述问题的想法相似。我们从四个边界的点开始，以 - 深度优先级搜索，水已经开始向后流动，逻辑需要逆转，因此只有下一个点大于当前点或等于当前点或等于当前点，水流可以。//类似于上述问题代码