给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。
岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在 水平或者竖直的四个方向上 相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
岛屿的面积是岛上值为 1 的单元格的数目。
计算并返回 grid 中最大的岛屿面积。如果没有岛屿，则返回面积为 0 。
示例 1：
输入：grid = [[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0],[0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
输出：6
解释：答案不应该是 11 ，因为岛屿只能包含水平或垂直这四个方向上的 1 。示例 2：
输入：grid = [[0,0,0,0,0,0,0,0]]
输出：0提示：
m == grid.lengthn == grid[i].length1 <= m, n <= 50grid[i][j]为0或1
解题思路：深度优先遍历
这道题无非就是 200. 岛屿数量 的变形，从求岛屿个数变成求岛屿的最大面积，那么我们只需要做个小小调整，在遍历途中记录下面积，然后遍历完之后更新一下最大面积即可，非常简单！
其它都是类似的，这里不再赘述！
class Solution {
private:
int max_area = 0; // 表示最大的岛屿面积
bool used[50][50];
public:
int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {
for(int i = 0; i < grid.size(); ++i)
for(int j = 0; j < grid[i].size(); ++j)
if(grid[i][j] == 1)
{
int cur_area = 0; // 表示当前岛屿中已遍历的面积
dfs(grid, i, j, cur_area);
max_area = max(max_area, cur_area); // 尝试更新最大长度
}
return max_area;
}
void dfs(vector<vector<int>>& grid, int x, int y, int& cur_area)
{
// 递归函数出口
if(x < 0 || x == grid.size() || y < 0 || y == grid[x].size() || used[x][y] == true || grid[x][y] == 0)
return;
// 标记已走过当前元素，并且进行递归
used[x][y] = true;
dfs(grid, x + 1, y, cur_area);
dfs(grid, x - 1, y, cur_area);
dfs(grid, x, y + 1, cur_area);
dfs(grid, x, y - 1, cur_area);
// 后序方式处理
grid[x][y] = 0;
cur_area++;
}
};