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;
    }
};

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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