【DSF】Word Search

本文探讨了如何在一个二维网格中寻找特定单词的存在性,通过深度优先搜索(DFS)算法实现,确保避免重复访问同一字母单元格。

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 =

[
  ["ABCE"],
  ["SFCS"],
  ["ADEE"]
]
word = "ABCCED", -> returns true,
word = "SEE", -> returns true,
word = "ABCB", -> returns false.

解法:DFS,上下左右深搜,注意为了防止循环搜,比如:“aa","aaa"的情况,dfs的时候若字符匹配则需先替换成空字符,dfs之后再回溯

public class Solution {
    private boolean find = false;
    private char[][] board;
    private String word;
    private int row, col;
    
    public void dfs(int x, int y, int pos){
        if(find == true) return;
        if(pos == word.length()){
            find = true;
            return;
        }
        if(x<0 || x>=row || y<0 || y>=col || board[x][y] != word.charAt(pos)) return;
        
        char c = board[x][y];
        board[x][y] = ' ';
        
        dfs(x-1, y, pos+1);
        dfs(x+1, y, pos+1);
        dfs(x, y-1, pos+1);
        dfs(x, y+1, pos+1);
        
        board[x][y] = c;//回溯
    }
    
    public boolean exist(char[][] board, String word) {
        this.board = board;
        this.word = word;
        
        if(board == null || board.length == 0) return false;
        
        row = board.length;
        col = board[0].length;
        
        int pos = 0;
        for(int i=0; i<row&&!find; i++){
            for(int j=0; j<col&&!find; j++){
                dfs(i, j, pos);
            }
        }
        return find;
    }
}


03-18
<think>好的,用户的问题看起来是“dsf”,这显然不是一个明确的问题或常见的搜索词。首先需要确认用户是否有拼写错误或者是否有特定的意图。可能的情况包括: 1. **缩写或术语**:DSF 可能是某个领域的缩写,比如计算机科学中的深度优先搜索(Depth-First Search),或者金融中的股利折现模型(Dividend Discount Model,简称DDM中的一种模型,有时也称为Dividend Stream Model)。也可能是其他领域的术语,如药物标准文件(Drug Master File)等。 2. **打字错误**:用户可能想输入其他词汇,比如“DFS”(深度优先搜索)、“DSL”(数字用户线路)等,但误写成了“dsf”。 3. **测试或无效输入**:用户可能在测试系统,或者无意中输入了无意义的字符。 接下来,需要调用网络搜索工具来查找“dsf”的可能含义和相关信息。根据搜索结果,常见的解释可能包括: - **深度优先搜索(Depth-First Search)**:虽然通常缩写为DFS,但可能有拼写错误的情况。 - **股利折现模型(Dividend Discount Model)**:在金融领域,DSF可能与股利折现模型相关,尤其是当涉及到股利流(Dividend Stream)时。 - **其他领域缩写**:如数据存储格式(Data Storage Format)、设计安全文件(Design Safety File)等。 需要整合这些信息,为用户提供可能的解释,并建议他们提供更多上下文以便更准确地回答。同时,生成相关问题时需基于这些可能的解释,帮助用户明确需求。</think>“dsf”作为搜索词具有多种可能的解释,具体含义需结合上下文判断。以下是常见领域的解释方向: **计算机科学领域** 若涉及算法,可能指代**深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)**的拼写错误。该算法通过递归或栈实现图/树的遍历,示例代码如下: ```python def dfs(graph, node, visited): if node not in visited: visited.add(node) for neighbor in graph[node]: dfs(graph, neighbor, visited) ``` **金融领域** 可能关联**股利折现模型(Dividend Discount Model, DDM)**,用于股票估值。其公式可表示为: $$ P_0 = \sum_{t=1}^{\infty} \frac{D_t}{(1+r)^t} $$ 其中 $P_0$ 为股票现值,$D_t$ 为第 $t$ 期股利,$r$ 为折现率。 **工程与制造领域** 可能指**设计安全文件(Design Safety File)**,用于记录产品设计阶段的安全评估,常见于机械或电子设备制造规范中。
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