[LeetCode] 79、单词搜索

本文介绍了一个经典的回溯问题,即在二维网格中查找指定单词的算法实现。文章详细解释了如何通过递归方式检查单词路径,确保单词按顺序且不重复使用同一单元格内的字母。

题目描述

给定一个二维网格和一个单词,找出该单词是否存在于网格中。

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:

board =
[
  ['A','B','C','E'],
  ['S','F','C','S'],
  ['A','D','E','E']
]

给定 word = "ABCCED", 返回 true.
给定 word = "SEE", 返回 true.
给定 word = "ABCB", 返回 false.

参考代码

// 这才是典型的回溯问题
class Solution {
public:
    bool exist(vector<vector<char>>& matrix, string str){
        int rows = matrix.size();
        if(rows == 0)
            return false;
        int cols = matrix[0].size();
        if(cols == 0)
            return false;
        int strLength = str.length();
        if(strLength == 0)
            return false;
            
        bool visited[rows * cols];  // 这里用二维数组更方便,但是最好用vector<vector<bool> >,传它的引用
        memset(visited, 0, sizeof(visited));  // memset只能初始化0/-1
        int strPosition = 0;
        for(int i=0; i < rows; i++){
            for(int j=0; j < cols; j++){
                if(hashPathRecusively(matrix, rows, cols, i, j, str, strPosition, visited)){
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
    
    // 扯淡一般的结果,在这个函数形参列表里,之前没加引用,报超时错误。
    bool hashPathRecusively(vector<vector<char>> &matrix, int rows, int cols, int row, int col, 
                            string &str, int strPosition, bool* visited){
        if(strPosition == str.length())
            return true;
        
        bool hasPath = false;  // 默认值(重要!)
        if(row >= 0 && row < rows && col >= 0 && col < cols && 
           matrix[row][col] == str[strPosition] && !visited[row*cols + col]){
               
            strPosition++;
            visited[row*cols + col] = true;
            
            hasPath = hashPathRecusively(matrix, rows, cols, row-1, col, str, strPosition, visited) ||
                      hashPathRecusively(matrix, rows, cols, row+1, col, str, strPosition, visited) ||
                      hashPathRecusively(matrix, rows, cols, row, col-1, str, strPosition, visited) ||
                      hashPathRecusively(matrix, rows, cols, row, col+1, str, strPosition, visited);
                      
            if(!hasPath){  // 这里回溯时不加这个if也可以! 只是《剑指offer》上是这么写的
                strPosition--;
                visited[row*cols + col] = false;
            }
        }
        
        return hasPath;
    }
};

有个很坑爹的超时错误,在这个函数形参列表里,之前没加引用,报超时错误。

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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