LeeCode 200. 岛屿数量（深度优先搜索）

给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。

示例 ：
输入：grid = [
["1","1","0","0","0"],
["1","1","0","0","0"],
["0","0","1","0","0"],
["0","0","0","1","1"]
]
输出：3

广度优先搜索和深度优先搜索，是全部遍历图的算法，关键在于优先的方式不同，即遍历的方式不同。pivot。

深度优先搜索，常用保存每一个搜索的值，操作上使用方法。由于栈是，即搜到头，删除，往回搜，再搜到头。

dfs.gif

# 深度优先搜索
class Solution:
    def dfs(self, grid, r, c):
        grid[r][c] = 0
        nr, nc = len(grid), len(grid[0])

        # 搜索该格的上下左右格子
        for x, y in [(r - 1, c), (r + 1, c), (r, c - 1), (r, c + 1)]:
            # 如果格子是陆地，搜索上下左右格子
            if 0 <= x < nr and 0 <= y < nc and grid[x][y] == "1":
                self.dfs(grid, x, y)

    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        nr = len(grid)
        if nr == 0:
            return 0
        nc = len(grid[0])

        num_islands = 0
        for r in range(nr):
            for c in range(nc):
                # 如果该格是陆地，开始深度优先搜索
                if grid[r][c] == "1":
                    num_islands += 1
                    self.dfs(grid, r, c)
        
        return num_islands