网站后端架构如何做,潍坊建设网站的公司,广州网络营销外包怎样,网站大全app下载题目#xff1a;79. 单词搜索
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中#xff0c;返回 true #xff1b;否则#xff0c;返回 false 。
单词必须按照字母顺序#xff0c;通过相邻的单元格内的字母构成#xff0c;其中“相邻…题目79. 单词搜索
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中返回 true 否则返回 false 。
单词必须按照字母顺序通过相邻的单元格内的字母构成其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。 示例 1 输入board [[A,B,C,E],[S,F,C,S],[A,D,E,E]], word ABCCED
输出true示例 2 输入board [[A,B,C,E],[S,F,C,S],[A,D,E,E]], word SEE
输出true示例 3 输入board [[A,B,C,E],[S,F,C,S],[A,D,E,E]], word ABCB
输出false提示
m board.lengthn board[i].length1 m, n 61 word.length 15board 和 word 仅由大小写英文字母组成
一、模式识别
1.棋盘格回溯法
棋盘格问题回溯法典型应用用回溯算法
层间word内顺序访问
层内board遍历或上一个字母上下左右
无需找到所有结果找到第一个结果后返回
2.搜索方式
1.word首字母在board中二维遍历
2.word内层间顺序访问剩余字母分别搜索上一个字母的上下左右
3.访问过的字母不可以重复访问
二.代码实现
1.基础实现
class Solution:def get_candidate(self, board, visited, i, j):candidate []if i - 1 0 and not visited[i - 1][j]:candidate.append((board[i - 1][j], i - 1, j))if j - 1 0 and not visited[i][j - 1]:candidate.append((board[i][j - 1], i, j - 1))if i 1 len(board) and not visited[i 1][j]:candidate.append((board[i 1][j], i 1, j))if j 1 len(board[0]) and not visited[i][j 1]:candidate.append((board[i][j 1], i, j 1))return candidatedef backtracking(self, board, word, visited, start_idx, i, j):if start_idx len(word):return Trueif start_idx 0:for i in range(len(board)):for j in range(len(board[i])):if board[i][j] word[0]:visited[i][j] Trueif self.backtracking(board, word, visited, 1, i, j):return Truevisited[i][j] Falseelse:for ch, a, b in self.get_candidate(board, visited, i, j):if ch word[start_idx]:visited[a][b] Trueif self.backtracking(board, word, visited, start_idx 1, a, b):return Truevisited[a][b] Falsereturn Falsedef exist(self, board: List[List[str]], word: str) - bool:visited [[False] * len(board[0]) for _ in range(len(board))]return self.backtracking(board, word, visited, 0, -1, -1)
start_idx记录访问顺序
visited用于标记访问过的字母
首字母二维遍历board
剩余字母层间顺序访问层内访问上一个字母在board中的上下左右
耗时2000ms-4000ms
2.启发式搜索
class Solution:def get_candidate(self, board, i, j):candidate []if i - 1 0 and board[i - 1][j]:candidate.append((board[i - 1][j], i - 1, j))if j - 1 0 and board[i][j - 1]:candidate.append((board[i][j - 1], i, j - 1))if i 1 len(board) and board[i 1][j]:candidate.append((board[i 1][j], i 1, j))if j 1 len(board[0]) and board[i][j 1]:candidate.append((board[i][j 1], i, j 1))return candidatedef backtracking(self, board, word, start_idx, i, j):if start_idx len(word):return Trueif start_idx 0:for i in range(len(board)):for j in range(len(board[i])):if board[i][j] word[0]:board[i][j] Falseif self.backtracking(board, word, 1, i, j):return Trueboard[i][j] word[0]else:for ch, a, b in self.get_candidate(board, i, j):if ch word[start_idx]:board[a][b] Falseif self.backtracking(board, word, start_idx 1, a, b):return Trueboard[a][b] word[start_idx]return Falsedef exist(self, board: List[List[str]], word: str) - bool:# visited [[False] * len(board[0]) for _ in range(len(board))]cntCounter(c for row in board for c in row)if not cntCounter(word):return Falseif cnt[word[-1]]cnt[word[0]]:wordword[::-1]return self.backtracking(board, word, 0, -1, -1)
在提交排行榜中看到的启发式搜索
思路主要搜索开销都在第一步的board的遍历于是从第一步开刀
实现逻辑如果尾端字母在board出现频率低于首端则word反序
计算开销直接降到0ms-3ms
