他简历里写的是985本硕、竞赛冠军、GitHub开源大牛，但入职第一周连个接口都调不通，到底是天赋型选手还是包装型选手？

刷算法题有时候像谈恋爱，刚开始你觉得自己只是随便看看，结果一道题让你牵肠挂肚，这不，我最近又栽在了「最大人工岛」上。

题目大意是这样的：
你有一个只包含 0 和 1 的二维数组，1 表示陆地，0 表示海洋。你可以最多将一个 0 变成 1，问你此时可以构成的最大“人工岛”面积是多少。

听起来是不是有点眼熟？没错，这就是 LeetCode 的原题变种：827. Making A Large Island。不过这个“人工”二字，属实让我想起了某些人工KPI，越改越水 🙃。

这个题其实就是在考两个主要点：

1. 1. 连通块搜索（DFS / Union-Find）
2. 2. 替换 0 为 1 后对“周围岛屿”的合并模拟

思路就是先遍历全图，找出所有连通的 1 块（也就是天然岛屿），并记录它们的面积。然后再遍历每一个 0，试着“造个岛”，看看替换之后它周围能连成多大的岛屿。

我这里用 DFS 来做标记处理，比较直观，当然并查集也能做，写法风格不同罢了。上代码！

publicclassMaxArtificialIsland {
privatestaticfinalint[][] DIRS = {{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}};
privateint n;

publicintlargestIsland(int[][] grid) {
        n = grid.length;
int[][] islandId = newint[n][n]; // 标记每个岛屿的编号
        Map<Integer, Integer> areaMap = newHashMap<>(); // 岛屿编号 -> 面积
intid=2; // 从2开始，避免与0,1冲突

// 第一步：用DFS标记每个岛屿
for (inti=0; i < n; i++) {
for (intj=0; j < n; j++) {
if (grid[i][j] == 1 && islandId[i][j] == 0) {
intarea= dfs(grid, islandId, i, j, id);
                    areaMap.put(id, area);
                    id++;
                }
            }
        }

intmax=0;
for (int v : areaMap.values()) max = Math.max(max, v); // 原始最大岛屿面积

// 第二步：枚举每一个0，看看变成1之后能连接多大面积
for (inti=0; i < n; i++) {
for (intj=0; j < n; j++) {
if (grid[i][j] == 0) {
                    Set<Integer> seen = newHashSet<>();
intarea=1; // 把当前0变成1

for (int[] d : DIRS) {
intni= i + d[0], nj = j + d[1];
if (ni >= 0 && ni < n && nj >= 0 && nj < n) {
intneighborId= islandId[ni][nj];
if (neighborId > 1 && seen.add(neighborId)) {
                                area += areaMap.get(neighborId);
                            }
                        }
                    }

                    max = Math.max(max, area);
                }
            }
        }

return max == 0 ? n * n : max;
    }

privateintdfs(int[][] grid, int[][] islandId, int i, int j, int id) {
if (i < 0 || i >= n || j < 0 || j >= n || grid[i][j] != 1 || islandId[i][j] != 0) {
return0;
        }

        islandId[i][j] = id;
intarea=1;
for (int[] d : DIRS) {
            area += dfs(grid, islandId, i + d[0], j + d[1], id);
        }
return area;
    }
}

上面这段代码怎么说呢，虽然看着没啥骚操作，但胜在逻辑清晰、扩展性强，而且很适合在面试的时候一边讲一边写，显得自己逻辑思路贼清楚（虽然内心慌得一匹😅）。

那说到实战，有人会问：能不能优化？当然能，如果你一开始用并查集来做岛屿合并，会在大图场景下省下不少时间，尤其是搜索那块的重复访问。

但我个人更喜欢 DFS，因为在日常写业务代码时你也经常需要“分块处理”，很多时候用递归是最省事的。说白了，还是熟悉什么写什么，别强行装高深。

不过这个题其实也有个有趣的点是：你不造岛，可能就是最优解 🤷‍♂️。全是1的时候，直接返回 n * n。也就是全员996的时候，领导再怎么折腾，也造不出更高效的生产力了。

说到底，这题让我最大的感触就是：先把已有的搞清楚，再来谈优化或者新增。很多人写代码总想着怎么“造一个新功能”，但其实真正难的，是理清楚现有这堆破事儿。

你问我最大的人造岛？我劝你先试试清理 legacy 代码，那才是真正的“挖掘潜力”。

⛏️你造的是岛，我挖的是坑……祝你刷题愉快，不迷路～