20150802厦门大学华为校园提前批招聘机试体验题三:Word Maze(单词迷宫)

本文介绍了WordMaze(单词迷宫)游戏的解题策略和实现过程,包括如何通过穷举求解算法来在迷宫中连成给定单词,以及使用递归方法进行搜索。详细解释了算法的具体步骤和实现细节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题三:

(样题,已对外公布)Word Maze(单词迷宫)

描述:


   Word Maze 是一个网络小游戏,你需要找到以字母标注的食物,但要求以给定单词字母的顺序吃掉。如上图,假设给定单词if,你必须先吃掉i然后才能吃掉f。

 

    但现在你的任务可没有这么简单,你现在处于一个迷宫Maze(n×m的矩阵)当中,里面到处都是以字母标注的食物,但你只能吃掉能连成给定单词W的食物。

 

如下图,指定W为“SOLO”,则在地图中红色标注了单词“SOLO”。


注意区分英文字母大小写,你只能上下左右行走。

 

运行时间限制: 无限制

内存限制: 无限制

输入: 输入第一行包含两个整数n、m(0<n, m<21)分别表示n行m列的矩阵,第二行是长度不超过100的单词W,从第3行到底n+3行是只包含大小写英文字母的长度为m的字符串。

 

输出: 如果能在地图中连成给定的单词,则输出“YES”,否则输出“NO”。注意:每个字母只能用一次。

 

样例输入: 5 5

SOLO

CPUCY

EKLQH

CRSOL

EKLQO

PGRBC

样例输出: YES 


本题用到的算法为穷举求解,即从入口出发,顺某一方向向前探索,若能走通,则继续往前走;否则沿原路退回,换一个方向再继续探索,直至所有可能的通路都探索到为止。在求迷宫通路的算法中应用“栈”较为方便。本人采用的是递归方法。


代码如下:

#include <iostream>

using namespace std;

int n, m;   //行、列数
char maze[100][21] = { {'\0'} };  //字母矩阵
char w[101] = { '\0' }; //待查找的单词
int len = 0; //待查找单词的长度
int flag[100][21] = { { 0 } };  //二维位置标志
int a[4] = { 0, 0, -1, 1 }, b[4] = { 1, -1, 0, 0 };  //设置行、列变换路径:行只能向上向下、列只能向左向右
int findit = 0;  //是否找到单词标志

int search(int p, int q, int k)  //递归查找
{
	int i, s, t;
	if (k == len)  //所有字母都找完,则是否找到单词的标志置1,返回
	{
		findit = 1;
		return 0;
	}
	flag[p][q] = 1;  //找到,该位置标志置1
	for (i = 0; i < 4; i++)
	{
		s = p + a[i];  //改变行
		t = q + b[i];  //改变列
		if (s >= 0 && s < n && t >= 0 && t < m && flag[s][t] == 0 && maze[s][t] == w[k])
			//查找字母位置在矩阵内,且该位置未被查找过,同时找到字母
			search(s, t, k + 1); //寻找下一个字母
	}
	flag[p][q] = 0;  //没找到,该位置标志重新置0
	return 0;
}

int main()
{
	int i, j;
	
	cin >> n >> m;        //输入行、列数
	cin.get();            //取掉回车符
	cin.getline(w, 100);  //输入待查找的单词
	len = strlen(w);      //待查找单词的长度
	for (i = 0; i < n; i++)
	{
		cin.getline(maze[i], 21);  //输入字母矩阵
	}
	for (i = 0; i < n; i++)
	{
		for (j = 0; j < m; j++)
		{
			if (maze[i][j] == w[0])  //找到首字母
			{
				flag[i][j] = 1;      //找到,该字母标志置1
				search(i, j, 1);     //查找
				flag[i][j] = 0;      //没找到,该字母位置标志重新置0
			}
		}
	}
	if (findit == 1)  //连成给定的单词
		cout << "YES" << endl;
	else              //未连成给定的单词
		cout << "NO" << endl;
	return 0;
}





<think>嗯,我现在想了解Java中深度优先搜索(DFS)的实现和应用。首先,我需要回忆一下DFS的基本概念。DFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法,它沿着树的深度尽可能深地搜索分支,直到无法继续为止,然后回溯到之前的节点继续探索其他分支。这种算法在解决迷宫、路径查找、连通性检测等方面非常有用。 接下来,我需要思考如何在Java中实现DFS。根据之前学过的知识,实现DFS通常有两种方式:递归和栈。递归方法比较简洁,但可能会有栈溢出的风险;而使用栈则是迭代的方式,可以避免这个问。我需要分别写出这两种实现的示例代码。 然后,关于应用场景,我记得DFS常用于解决图的遍历、连通性问、拓扑排序、检测环路等。比如在迷宫中,DFS可以用来寻找从起点到终点的路径;在社交网络中,可以查找两个人之间的连接路径。需要结合实际例子来说明这些应用,比如引用中提到的迷宫寻路问,或者华为OD中的找城市问。 另外,需要注意DFS的时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度通常是O(V + E),其中V是顶点数,E是边数。不过在最坏情况下,比如处理排列组合问时,时间复杂度可能达到O(n!),如引用4提到的。空间复杂度则取决于递归的深度或栈的大小,最坏情况下是O(V)。 我还需要确保在回答中正确使用LaTeX格式,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。例如,在时间复杂度部分,应该写成$O(V + E)$,而排列组合问的时间复杂度写成$O(n!)$。 然后,生成相关问时要围绕DFS的实现细节、优化方法、应用场景、与BFS的比较等方面提问,帮助用户进一步学习。例如,可以问DFS和BFS的区别,或者如何优化DFS以避免栈溢出。 最后,检查引用是否正确,引用的内容要和DFS在Java中的应用相关,比如引用3提到的迷宫,引用4中的算法思想,引用2中的子树大小计算。确保引用标识自然添加在对应的内容末尾。</think>### Java 中深度优先搜索(DFS)的实现与应用 深度优先搜索(DFS)是一种通过递归或栈实现的遍历算法,核心思想是“尽可能深地探索分支,回溯后继续探索其他分支”。以下是实现细节和应用场景的详细说明: --- #### 一、DFS 的实现方式 1. **递归实现** ```java public void dfsRecursive(Node node, Set<Node> visited) { if (node == null || visited.contains(node)) return; visited.add(node); System.out.print(node.value + " "); // 处理当前节点 for (Node neighbor : node.neighbors) { dfsRecursive(neighbor, visited); } } ``` **特点**:代码简洁,但递归深度过大时可能导致栈溢出[^4]。 2. **栈实现(迭代)** ```java public void dfsIterative(Node start) { Stack<Node> stack = new Stack<>(); Set<Node> visited = new HashSet<>(); stack.push(start); while (!stack.isEmpty()) { Node node = stack.pop(); if (node == null || visited.contains(node)) continue; visited.add(node); System.out.print(node.value + " "); // 处理当前节点 for (Node neighbor : node.neighbors) { stack.push(neighbor); } } } ``` **特点**:显式使用栈,避免递归深度限制,适用于大规模数据。 --- #### 二、DFS 的应用场景 1. **迷宫寻路** **问**:在二维矩阵中找到从起点到终点的路径。 **实现**:递归探索四个方向,标记已访问路径,回溯无效路径。 **示例**: ```java boolean dfs(int[][] maze, int x, int y, boolean[][] visited) { if (x < 0 || y < 0 || x >= maze.length || y >= maze[0].length || visited[x][y] || maze[x][y] == 1) { return false; } if (x == targetX && y == targetY) return true; visited[x][y] = true; return dfs(maze, x + 1, y, visited) || dfs(maze, x - 1, y, visited) || dfs(maze, x, y + 1, visited) || dfs(maze, x, y - 1, visited); } ``` **时间复杂度**:$O(4^{m+n})$(最坏情况,$m,n$为迷宫尺寸)[^3]。 2. **连通性检测** **问**:判断图中两个节点是否连通。 **方法**:DFS遍历节点,若遇到目标节点则返回`true`。 3. **拓扑排序** **应用**:对有向无环图(DAG)进行排序,确保每个节点在依赖节点之后。 **步骤**:DFS遍历后逆序输出结果。 4. **子树大小计算** **案例**:计算树中每个节点的子树节点数,如华为OD中的“找城市”问[^2]。 **实现**:DFS遍历子节点,累加子树大小。 --- #### 、DFS 的复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(V + E)$($V$为顶点数,$E$为边数)。 - **空间复杂度**:$O(V)$(递归栈或显式栈的深度)。 --- #### 四、DFS 的优化技巧 1. **剪枝**:提前终止无效分支(如迷宫中遇到障碍直接返回)。 2. **记忆化**:缓存已访问状态,避免重复计算。 3. **迭代深化**:限制搜索深度,逐步增加(如解决无限深度问)。 ---
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