到达角落需要移除障碍物的最小数目

/*
 * 思路：
 * 使用广度优先搜索（BFS）和Java Stream API的组合来解决此问题。虽然Stream并不是非常适合处理状态变化和队列操作，
 * 但我们可以在某些情况下使用Stream来简化代码。
 *
 * 具体步骤：
 * 1. 使用优先队列实现BFS，计算到达每个位置的最小障碍物移除数量。
 * 2. 使用Stream API处理方向数组并简化代码的某些部分。
 */

import java.util.*;
import java.util.stream.IntStream;

public class SolutionStream {
    private static final int[][] DIRECTIONS = {{0, 1}, {1, 0}, {0, -1}, {-1, 0}};

    public int minObstacleRemoval(int[][] grid) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        int[][] dist = new int[m][n];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            Arrays.fill(dist[i], Integer.MAX_VALUE);
        }
        dist[0][0] = 0;
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[2]));
        pq.offer(new int[]{0, 0, 0});

        while (!pq.isEmpty()) {
            int[] curr = pq.poll();
            int x = curr[0], y = curr[1], obstacles = curr[2];
            if (x == m - 1 && y == n - 1) {
                return obstacles;
            }
            IntStream.range(0, 4).forEach(i -> {
                int nx = x + DIRECTIONS[i][0], ny = y + DIRECTIONS[i][1];
                if (nx >= 0 && nx < m && ny >= 0 && ny < n) {
                    int nextObstacles = obstacles + grid[nx][ny];
                    if (nextObstacles < dist[nx][ny]) {
                        dist[nx][ny] = nextObstacles;
                        pq.offer(new int[]{nx, ny, nextObstacles});
                    }
                }
            });
        }
        return -1;
    }
}