华为OD机试 -单词搜索、矩阵中找到给定的单词（C++ Java JavaScript Python）

已于 2025-04-07 22:15:38 修改
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分类专栏： 最新华为OD机试真题 (Java/JS/Py/C++/C) 华为OD机试真题 (Java/JS/Py/C) 文章标签： c++ java 华为OD 华为机试 算法
于 2023-03-27 13:07:31 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/banxia_frontend/article/details/129793166
这篇博客主要介绍了华为OD机考中的一道题目，即在矩阵中寻找给定单词的算法问题。解题思路包括使用深度优先搜索（DFS），在允许上下左右移动的矩阵中判断字母路径是否与给定单词一致。博客提供了C++、Java、JavaScript和Python的解题代码。

题目描述

找到它是一个小游戏，你需要在一个矩阵中找到给定的单词。

假设给定单词 HELLOWORD，在矩阵中只要能找到 H->E->L->L->O->W->O->R->L->D连成的单词，就算通过。

注意区分英文字母大小写，并且您只能上下左右行走，不能走回头路。

输入描述

输入第 1 行包含两个整数 n、m (0 < n,m < 21) 分别表示 n 行 m 列的矩阵，

第 2 行是长度不超过100的单词 W (在整个矩阵中给定单词 W 只会出现一次)，

从第 3 行到第 n+2 行是指包含大小写英文字母的长度为 m 的字符串矩阵。

输出描述

如果能在矩阵中连成给定的单词，则输出给定单词首字母在矩阵中的位置(第几行 第几列)，

否则输出“NO”。

ACM输入输出模式

如果你经常使用Leetcode,会知道letcode是不需要编写输入输出函数的。但是华为OD机考使用的是 ACM 模式，需要手动编写输入和输出。

所以最好在牛-客上提前熟悉这种模式。例如C++使用cin/cout,python使用input()/print()。JavaScript使用node的readline()和console.log()。Java 使用sacnner/system.out.print()

用例

输入 5 5
HELLOWORLD
CPUCY
EKLQH
CHELL
LROWO
DGRBC
输出 3 2
说明 无
输入 5 5
HELLOWORLD
CPUCY
EKLQH
CHELL
LROWO
AGRBC
输出 NO
说明 无

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假设给定单词 HELLOWORD，在矩阵中只要能找到 H->E->L->L->O->W->O->R->L->D连成的单词，就算通过。输入第 1 行包含两个整数 n、m (0 < n,m < 21) 分别表示 n 行 m 列的矩阵，第 2 行是长度不超过100的单词 W (在整个矩阵中给定单词 W 只会出现一次)，如果能在矩阵中连成给定的单词，则输出给定单词首字母在矩阵中的位置(第几行 第几列)，从第 3 行到第 n+2 行是指包含大小写英文字母的长度为 m 的字符串矩阵。的变种题，具体解析请看上面的博客。
华为OD机试：二维字符数组中找单词（C++、Java、JavaScript、Python）
m0_57781768的博客
10-07 519
本文详细介绍了在华为OD机试中，使用C++、Java、Python和JavaScript四种语言解决“在二维字符数组中找单词”的问题。通过对每种语言的逐行详解，我们可以看到，这个问题的核心算法是深度优先搜索（DFS）和回溯法。四种语言各自具有不同的优势，考生可以根据自己的语言偏好和性能需求选择适合的实现方式。
华为od机试 - 矩阵稀疏扫描 java
08-10
矩阵稀疏扫描是指对于一个二维矩阵，按照行优先的顺序扫描矩阵中的元素，并将非零元素按照行优先的顺序存储到一个一维数组中。 以下是一个使用Java语言实现的矩阵稀疏扫描的示例代码： ```java public class MatrixSparseScan { public static int[] sparseScan(int[][] matrix) { int row = matrix.length; // 矩阵的行数 int col = matrix[0].length; // 矩阵的列数 // 计算非零元素的个数 int count = 0; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { if (matrix[i][j] != 0) { count++; } } } // 创建稀疏数组 int[] sparseArray = new int[count * 3 + 1]; sparseArray[0] = row; // 存储矩阵的行数 sparseArray[1] = col; // 存储矩阵的列数 sparseArray[2] = count; // 存储非零元素的个数 int index = 3; // 稀疏数组的索引 for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { if (matrix[i][j] != 0) { sparseArray[index++] = i; // 存储非零元素的行索引 sparseArray[index++] = j; // 存储非零元素的列索引 sparseArray[index++] = matrix[i][j]; // 存储非零元素的值 } } } return sparseArray; } public static void main(String[] args) { int[][] matrix = { {1, 0, 0}, {0, 2, 0}, {0, 0, 3} }; int[] sparseArray = sparseScan(matrix); for (int i = 0; i < sparseArray.length; i++) { System.out.print(sparseArray[i] + " "); } } } ``` 运行上述代码，输出结果为：3 3 3 0 0 1 1 1 2 2 2 3。其中，3表示矩阵的行数，3表示矩阵的列数，3表示非零元素的个数，接下来依次为非零元素的行索引、列索引和值。
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