79. Word Search

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)算法在二维网格中查找指定单词的方法。通过检查每个单元格,如果它与单词的第一个字母匹配,则进行DFS搜索,避免重复使用相同单元格。文章详细解释了递归帮助函数的参数意义,并提供了完整的C++实现代码。

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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.

思路:DFS。对Board的每一个字母,如果其正好等于word[0],就以此作为help函数的入口,调用help函数。使用pos数组记录字符是否已经被使用。解释一下help函数各个参数的意义:help(vector<vector<char>> &board,vector<vector<bool>> &pos,string &word,int cur,int x,int y) ,pos记录字符是否被使用,如果pos[i][j]=true,表示board[i][j]字符已经被使用。word是最终要匹配的单词。cur表示当前已经处理了几个字符。x,y表示前一个字符的位置。如果cur等于字符串word的长度,表示已经找到了单词word,直接返回true。然后尝试从四个方向中的合法位置中去匹配字符word[cur],能够匹配就递归调用help(board,pos,word,cur+1,pos_x,pos_y)。如果递归函数返回true,表示找到了单词word,返回true。如果一直找不到word,就返回false。
  1. class Solution {
    private:
        int dir[4][2] = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};  
    public:
        bool help(vector<vector<char>> &board,vector<vector<bool>> &pos,string &word,int cur,int x,int y){
            if(cur==word.length())
                return true;
            for(int i=0;i<4;i++){
                int pos_x=x+dir[i][0];
                int pos_y=y+dir[i][1];
                if(pos_x>=0&&pos_x<board.size()&&pos_y>=0&&pos_y<board[0].size()&&!pos[pos_x][pos_y]&&board[pos_x][pos_y]==word[cur]){
                    pos[pos_x][pos_y]=true;
                    if(help(board,pos,word,cur+1,pos_x,pos_y))
                        return true;
                    pos[pos_x][pos_y]=false;
                }
            }
            return false;
        }
        bool exist(vector<vector<char>>& board, string word) {
            if(word.length()==0)
                return true;
            int m=board.size();
            int n=board[0].size();
            vector<vector<bool>>pos(m,vector<bool>(n,false));
            for(int i=0;i<m;i++){
                for(int j=0;j<n;j++){
                    if(word[0]==board[i][j]){
                        pos[i][j]=true;
                        if(help(board,pos,word,1,i,j))
                            return true;
                        pos[i][j]=false;
                    }
                }
            }
            return false;
        }
    };

     

 



 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhoudayang/p/5071716.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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