【Medium】79. Word Search

本文介绍了一种使用递归深度优先搜索(DFS)算法在二维字符网格中查找指定单词的方法。通过将起始字母压入堆栈并利用辅助函数进行递归探测,避免重复访问同一单元格,高效地确定单词是否存在。

Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.

The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or vertically neighboring. The same letter cell may not be used more than once.

For example,
Given board =

[
  ['A','B','C','E'],
  ['S','F','C','S'],
  ['A','D','E','E']
]
word = "ABCCED", -> returns true,
word = "SEE", -> returns true,
word = "ABCB", -> returns false.


中心思想:

resursive DFS, 为了不用把board中的每一个元素都试一遍probe, 先将开头字母放在一个stack上,要探索就取stack顶部元素

之后,写一个helper function called probe, 把要探索的位置,board本身,word和word中字母的位置给传进去

probe中,首先判断传进来的位置是不是invalid,然后判断位置上的字母是不是word中对应位置的字母,然后判断是不是已经在找word中最后一个字母了(如果是的话,则不用进行下一步递归探寻,直接return true了)

在board上,把该位置元素改为空格,示意在当前探寻路线上,此元素已经visited,不可再用

接下来,进行下一步递归探寻,把当前元素的上下左右一次再用probe探寻一遍,如果没有返回false,说明找到了,可return true


class Solution {
public:
    bool exist(vector<vector<char>>& board, string word) {
        int n = board.size();
        int s = word.size();
        stack<pair<int, int>> st;
        if (n == 0 || s == 0)
            return false;
        
        for (int i = 0; i < n; i++){
            for (int j = 0; j < board[i].size(); j++){
                if (board[i][j] == word[0]){
                    st.push(make_pair(i, j));
                }
            }
        }
        
        while(!st.empty()){
            int i = st.top().first;
            int j = st.top().second;
            if (probe(i, j, board, word, 0))
                return true;
            else 
                st.pop();
        }
        
        return false;
    }
    
      bool probe(int i, int j, vector<vector<char>>& board, string word, int pos){
            if (i<0 || j<0 || i>= board.size() || j>= board[0].size())
                return false;
            
            if (board[i][j] != word.at(pos))
                return false;
                
            if (pos == word.size()-1)
                return true;
                
            char tmp = board[i][j];
            board[i][j] = ' ';
            
            if (probe(i+1, j, board, word, pos+1)){
                return true;
            }
            if (probe(i-1, j, board, word, pos+1)){
                return true;
            }
             if (probe(i, j+1, board, word, pos+1)){
                return true;
            }
             if (probe(i, j-1, board, word, pos+1)){
                return true;
            }
            
            board[i][j] = tmp;
            return false;
            
        }
        
};


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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