leetcode79. 单词搜索

本文介绍了一种使用回溯递归算法在二维网格中查找特定单词的方法。算法通过检查每个单元格,判断单词是否能按顺序由相邻单元格的字母构成,且同一单元格的字母不可重复使用。

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。

思路

回溯递归

实现

class Solution {
public:
    bool exist(vector<vector<char>>& board, string word) {
        for(int i = 0; i < board.size(); i++){
            for(int j = 0; j < board[0].size(); j++){
                if(backtrack(board, word, 0, i , j)){ // 从二维表格的每一个格子出发
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
private:
    bool backtrack(vector<vector<char>>& board, string& word, int wordIndex, int x, int y){
        if( board[x][y] != word[wordIndex]){ // 当前位的字母不相等,此路不通
            return false;
        }
        if(word.size() - 1  == wordIndex){ // 最后一个字母也相等, 返回成功
            return true;
        }
        char tmp = board[x][y]; 
        board[x][y] = 0; // 避免该位重复使用
        wordIndex++;
        if((x > 0 && backtrack(board, word, wordIndex, x - 1, y)) // 往上走 (此处多谢笑川兄指正)
        || (y > 0 && backtrack(board, word, wordIndex, x, y - 1)) // 往左走
        || (x < board.size() - 1 && backtrack(board, word, wordIndex, x + 1, y)) // 往下走
        || (y < board[0].size() - 1 && backtrack(board, word, wordIndex, x, y + 1))){ // 往右走
            return  true; // 其中一条能走通,就算成功
        }
        board[x][y] = tmp; // 如果都不通,则回溯上一状态
        return false;
    }
};

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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