超过具有1的最近像元的距离的时间限制

Question

给出大小为N x M的二进制矩阵。任务是为每个像元查找矩阵中最接近1的距离。距离计算为| i1 – i2 | + | j1 – j2 |，其中i1，j1是当前单元格的行号和列号，而i2，j2是值1的最近单元格的行号和列号。]

输入：输入的第一行是一个整数T，它表示测试用例的数量。然后是T测试用例。每个测试用例包含2行。每个测试用例的第一行包含两个整数M和N，它们表示矩阵的行数和列数。然后在下一行是矩阵（mat）的N * M个空格分隔的值。

输出：对于换行中的每个测试用例，请在一行中用空格隔开打印所需的距离矩阵。

 Constraints:
    1 <= T <= 20
    1 <= N, M <= 500

    Example:
        Input:
        2
        2 2 
        1 0 0 1
        1 2
        1 1

    Output:
    0 1 1 0
    0 0
说明：

Testcase 1:
1 0
0 1
0 at {0, 1} and 0 at {1, 0} are at 1 distance from 1s at {0, 0} and {1, 1} respectively.
代码：

bool isSafe(int currRow,int currCol,int n,int m){
    return currRow>=0 && currRow<n && currCol>=0 && currCol<m;
}

int bfs(int currX,int currY,vector<int> matrix[],int n,int m) {
    queue<pair<int,int>> q;
    q.push(make_pair(currX,currY));
    static int rows[]={0,-1,0,1};
    static int columns[]={1,0,-1,0};
    int flag=0;
    int dist=0;
    while(flag==0 && !q.empty()) {
        pair<int,int> p=q.front();
        q.pop();
        for(int i=0;i<4;i++) {
            if(isSafe(p.first+rows[i],p.second+columns[i],n,m)) {
                if(matrix[p.first+rows[i]][p.second+columns[i]]) {
                    dist=abs(p.first+rows[i]-currX)+abs(p.second+columns[i]-currY);
                    flag=1;
                    break;
                } else {
                    q.push(make_pair(p.first+rows[i],p.second+columns[i]));
                }
            }
        }
    }

    return dist;

} 

void minDist(vector<int> matrix[],int n,int m) {
    int dist[n][m];
    for(int i=0;i<n;i++) {
        for(int j=0;j<m;j++) {
            if(matrix[i][j]) {
                dist[i][j]=0;
            } else {
                dist[i][j]=bfs(i,j,matrix,n,m);
            }
        }
    }
    for(int i=0;i<n;i++) {
        for(int j=0;j<m;j++) {
            cout<<dist[i][j]<<" ";
        }

    }
}

Agorithm:
1. If matrix[i][j] == 1
      dist[i][j]=0
   else
      dist[i][j]= bfs with source as (i,j)

给出大小为N x M的二进制矩阵。任务是为每个像元查找矩阵中最接近1的距离。距离计算为| i1 – i2 | + | j1 – j2 |，其中i1，j1是行号，...

Answer 1

您的算法效率不高，因为每次“仅”运行BFS都会更新一个单元。