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542. 01 矩阵
内容提要
给定一个 m x n 的二进制矩阵，使用多源广度优先搜索（BFS）从所有 0 单元格出发，计算每个单元格到最近 0 的距离，时间复杂度为 O(m × n)。
关键要点
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给定一个 m x n 的二进制矩阵，返回每个单元格到最近 0 的距离。
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相邻单元格之间的距离为 1。
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使用多源广度优先搜索（BFS）从所有 0 单元格出发。
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对于每个 1 单元格，计算到最近 0 的最小距离。
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初始化距离数组，所有单元格初始值为 PHP_INT_MAX，0 单元格的距离设为 0。
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使用队列同时从所有 0 单元格进行 BFS，检查邻居并更新距离。
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时间复杂度为 O(m × n)，空间复杂度为 O(m × n)。
延伸解读
多源广度优先搜索的优势
使用多源广度优先搜索（BFS）可以有效地从所有0单元格同时开始计算距离，这种方法比单源搜索更高效，尤其在大规模矩阵中。通过同时处理多个起点，能够快速更新每个1单元格到最近0的距离，避免了重复计算。
时间与空间复杂度分析
该算法的时间复杂度为O(m × n)，空间复杂度同样为O(m × n)。在处理较大矩阵时，需注意内存使用情况，尤其是在内存受限的环境中，可能需要优化数据结构或算法以降低空间消耗。
实际应用场景
此算法可广泛应用于图像处理、路径规划等领域。例如，在图像中寻找特定像素（如黑色像素）到其他像素的距离，能够帮助实现图像分割或特征提取等任务。理解其原理有助于在相关领域中灵活应用。
延伸问答
如何计算二进制矩阵中每个单元格到最近0的距离？
使用多源广度优先搜索（BFS）从所有0单元格出发，计算每个1单元格到最近0的最小距离。
这个算法的时间复杂度和空间复杂度分别是多少？
时间复杂度为O(m × n)，空间复杂度也为O(m × n)。
在这个算法中，如何初始化距离数组？
距离数组初始化为PHP_INT_MAX，0单元格的距离设为0。
相邻单元格之间的距离是如何定义的？
相邻单元格之间的距离为1。
可以给出一个示例输入和输出吗？
输入: [[0,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]，输出: [[0,0,0],[0,1,0],[1,2,1]]。
如何使用队列进行多源BFS？
使用队列同时从所有0单元格进行BFS，检查邻居并更新距离。
