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好的,所以我遇到了一个递归问题,它导致大尺寸时出现堆栈溢出错误,我增加了堆的大小,使其在较小的尺寸下也能正常工作。问题是在二维数组中找到具有 1 个或多个成人的最大连续单元格组。
public class Field {
Cell[][] cells;
public Field(Cell[][] cells){
this.cells=cells;
}
/**
* Sort by what's connected--> recursive helper (rec)
* @return rank value of
*/
int findCore(){
//Reset ranks
for(int i=0; i<cells.length; i++)
for(int j=0; j<cells[0].length; j++)
cells[i][j].setRank(-1);
int counter = 0;
for(int i=0; i<cells.length; i++){
for(int j=0; j<cells[0].length; j++){
if(cells[i][j].getRank()==-1 && cells[i][j].getNAdults()>0){
rec(i,j, counter);
counter++;
}
}
}
return findLargest(counter);
}
/**
* Recursive function helper, Gives every group a unique id
* @param x
* @param y
* @param col
* @return
*/
void rec(int x, int y, int col){
if(cells[x][y].getRank()==-1){
cells[x][y].setRank(col);
for(int i=-1; i<=1; ++i)
for(int j=-1; j<=1; ++j)
if((x+i)>=0 && (y+j)>=0 && (x+i) < (cells.length) && (y+j)< (cells[0].length))
if(cells[x+i][y+j].getNAdults() > 0 && cells[x+i][y+j].getRank() == -1){
rec(x+i, y+j, col);
break;
}
}
}
/**
* Take all the groups in the field and figure out which one is the largest
* @param numGroups
* @return (groupid)
*/
int findLargest(int numGroups){
int[] numArray = new int[numGroups];
for(int i=0; i<cells.length; i++)
for(int j=0; j<cells[0].length; j++)
if(cells[i][j].getRank()!=-1)
numArray[cells[i][j].getRank()]++;
int max=0;
for(int i=0; i<numArray.length; i++)
if(numArray[i]>numArray[max])
max=i;
return max;
}
//Test Field functions
public static void main(String[] args){
int xSize = 1000;
int ySize = 1000;
Field fd = new Field(new Cell[xSize][ySize]);
for(int i=0; i<xSize; ++i){
for(int j=0; j<ySize; ++j)
//if(i==0 || i ==3 || i==1)
fd.cells[i][j] = new Cell(1,1,1);
//else
//fd.cells[i][j] = new Cell();
}
System.out.println("Largest Group: " + fd.findCore());
for(int i=0; i<xSize; ++i){
for(int j=0; j<ySize; ++j){
System.out.print(fd.cells[i][j].getRank() + "\t");
}
System.out.print("\n");
}
}
}
最佳答案
您可以使用堆栈“手动”实现递归。在每一步中,您都会插入当前状态,然后在放松时再次弹出。如果您使用自己的堆栈而不是调用堆栈,它可能会更大,并且不会出现堆栈溢出异常。
如果您想避免使用太多内存,您可以使用众多 flood fill algorithms 中的一种。在维基百科上列出,例如 scanline fill .
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!