leetcode刷题python之单词搜索_leetcode python 单词搜索-优快云博客

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这篇博客探讨了如何使用Python解决LeetCode上的一个经典问题——单词搜索。给定一个二维网格和一个单词，判断单词是否按照字母顺序存在于网格中，通过水平或垂直相邻的字母构成。博客介绍了利用回溯算法来解决此问题，详细阐述了算法思路，包括迭代过程中的坐标更新、单词长度更新以及已经走过的位置记录。并提供了几个示例来验证算法的正确性。

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题目：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.

思路：回溯算法，判断当前的值是否是满足要求，回溯的核心是如何迭代与返回什么，在我们这个情况下，先要判断当前值是否满足条件，然后再迭代的时候，对坐标进行更新，对目前单词的长度进行更新，对已经走过的点的坐标列表进行更新；我们需要返回的是true or false ，true来源与进行了k次迭代，长度达到要求，False来源于能走的路都走完了(循环结束)，还没有到true。

class Solution:
    def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
        
        row = len(board)
        col = len(board[0])
        
        def backtrack(i, j, k, visited):
            if k == len(word):
                return True
            for x, y in [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]:
                x_ = i + x
                y_ = j + y
                if 0 <= x_ < row and 0 <= y_ < col and [x_, y_] not in visited and board[x_][y_] == word[k]:
                    visited.append([x_, y_])
                    if backtrack(x_, y_, k+1, visited):
                        return True
                    visited.remove([x_, y_])
            return False
        
        for i in range(row):
            for j in range(col):
                if board[i][j] == word[0] and backtrack(i, j ,1, [[i, j]]):  # 先判断是否相等是为了对初始值也是board[0][0]判断
                    return True
        
        return False