212. 单词搜索 II

题目-困难难度

给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词（字符串）列表 words， 返回所有二维网格上的单词 。

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在一个单词中不允许被重复使用。

示例

示例 1：

输入：board = [[“o”,“a”,“a”,“n”],[“e”,“t”,“a”,“e”],[“i”,“h”,“k”,“r”],[“i”,“f”,“l”,“v”]], words = [“oath”,“pea”,“eat”,“rain”]
输出：[“eat”,“oath”]

示例 2：

输入：board = [[“a”,“b”],[“c”,“d”]], words = [“abcb”]
输出：[]

提示：

• m == board.length
• n == board[i].length
• 1 <= m, n <= 12
• board[i][j] 是一个小写英文字母
• 1 <= words.length <= 3 * 104
• 1 <= words[i].length <= 10
• words[i] 由小写英文字母组成
• words 中的所有字符串互不相同

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/word-search-ii
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字典树

class TrieNode:
    def __init__(self):
        # 初始化 TrieNode。使用 defaultdict 创建一个名为 children 的字典，用于存储子节点
        # 初始化一个名为 word 的字符串，用于存储到达当前节点所形成的单词
        self.children = defaultdict(TrieNode)
        self.word = ""

    def insert(self, word):
        # 向 Trie 中插入一个单词。从根节点开始，逐字符遍历单词
        cur = self
        for c in word:
            cur = cur.children[c]  # 对每个字符，移动到相应的子节点
        cur.word = word  # 在单词的最后一个字符对应的节点中存储整个单词


class Solution:
    def findWords(self, board: List[List[str]], words: List[str]) -> List[str]:
        # 创建 TrieNode 实例并插入所有单词
        t = TrieNode()
        for word in words:
            t.insert(word)

        # 深度优先搜索函数
        def dfs(now, x, y):
            # 如果当前位置的字符不在 TrieNode 的子节点中，返回
            if board[x][y] not in now.children:
                return

            ch = board[x][y]  # 获取当前字符

            c = now.children[ch]  # 移动到 Trie 中相应的子节点
            # 如果当前节点是一个单词的结尾，将该单词加入答案集合
            if c.word != "":
                ans.add(c.word)

            # 标记当前位置为已访问
            board[x][y] = "#"
            # 对当前位置的上、下、左、右四个方向进行递归搜索
            for i, j in [(x + 1, y), (x - 1, y), (x, y + 1), (x, y - 1)]:
                if 0 <= i < m and 0 <= j < n:
                    dfs(c, i, j)
            # 恢复当前位置的字符
            board[x][y] = ch

        ans = set()  # 初始化答案集合
        m, n = len(board), len(board[0])  # 获取字符板的行和列数

        # 遍历字符板的每个位置
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                dfs(t, i, j)  # 从每个位置开始深度优先搜索

        return list(ans)  # 返回找到的所有单词的列表