当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode 热题 100_单词搜索(60_79_中等_C++)(深度优先搜索(回溯))(初始化二维vector的大小)

LeetCode 热题 100_单词搜索(60_79)

    • 题目描述:
    • 输入输出样例:
    • 题解:
      • 解题思路:
        • 思路一(深度优先搜索(回溯)):
      • 代码实现
        • 代码实现(思路一(深度优先搜索(回溯))):
        • 以思路一为例进行调试
        • 部分代码解读

题目描述:

给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。

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。

输入输出样例:

示例 1:
在这里插入图片描述

输入:board = [[“A”,“B”,“C”,“E”],[“S”,“F”,“C”,“S”],[“A”,“D”,“E”,“E”]], word = “ABCCED”
输出:true

示例 2:
在这里插入图片描述

输入:board = [[“A”,“B”,“C”,“E”],[“S”,“F”,“C”,“S”],[“A”,“D”,“E”,“E”]], word = “SEE”
输出:true

示例 3:
在这里插入图片描述

输入:board = [[“A”,“B”,“C”,“E”],[“S”,“F”,“C”,“S”],[“A”,“D”,“E”,“E”]], word = “ABCB”
输出:false

提示:
m == board.length
n = board[i].length
1 <= m, n <= 6
1 <= word.length <= 15
board 和 word 仅由大小写英文字母组成

题解:

解题思路:

思路一(深度优先搜索(回溯)):

1、根据搜索的过程,可以容易的推出使用深度优先的方法进行搜素。
具体思路如下:
① 在进行深度优先遍历的时候先判断表格中字母与word中第一个字母是否相同,若相同则进行深度优先搜索,每次搜索依次与word中的字母进行比较。
② 若每次比较字母相同则将此字母标记为已搜索,继续进行搜索,搜索到所有word中的字母则返回true。
③ 若不相同则将此次搜索之前搜索过的字母标记为未搜索。并从开始搜索的第一个字母的下一个字母进行判断搜索,直至搜索完整个图。

2、复杂度分析:
① 时间复杂度:一个非常宽松的上界为 O(MN3L ),M,N 为网格的长度与宽度。L 为字符串 word 的长度。在图上每个点进行一个深度搜先搜索,总共有 MN 个点。搜索失败,最深的搜索的深度为(L-1),每个点有上下左右四个搜索方向,方式搜索过的点不进行搜索,所以为 3L。所以总的时间复杂度为 O(MN3L )。
② 空间复杂度:

代码实现

代码实现(思路一(深度优先搜索(回溯))):
class Solution {
private:// backtracking 函数进行深度优先搜索,尝试在board上找到单词wordvoid backtracking(vector<vector<char>>& board, string &word, int row, int col, vector<vector<bool>> &mark, int i, bool &flag){// 递归出口:当已匹配完所有字符时(i == word.size() - 1),说明找到了匹配的单词if (i == word.size() - 1){flag = true;  // 设置 flag 为 true,表示找到了单词}// 尝试向上移动if (row - 1 >= 0 && !mark[row - 1][col] && board[row - 1][col] == word[i + 1]) {mark[row - 1][col] = true;  // 标记当前位置为已访问backtracking(board, word, row - 1, col, mark, i + 1, flag);  // 递归继续搜索if (flag) return;  // 如果找到了单词,立即返回mark[row - 1][col] = false;  // 如果未找到,回溯,标记为未访问}// 尝试向下移动if (row + 1 < board.size() && !mark[row + 1][col] && board[row + 1][col] == word[i + 1]) {mark[row + 1][col] = true;backtracking(board, word, row + 1, col, mark, i + 1, flag);if (flag) return;mark[row + 1][col] = false;}// 尝试向左移动if (col - 1 >= 0 && !mark[row][col - 1] && board[row][col - 1] == word[i + 1]) {mark[row][col - 1] = true;backtracking(board, word, row, col - 1, mark, i + 1, flag);if (flag) return;mark[row][col - 1] = false;}// 尝试向右移动if (col + 1 < board[0].size() && !mark[row][col + 1] && board[row][col + 1] == word[i + 1]) {mark[row][col + 1] = true;backtracking(board, word, row, col + 1, mark, i + 1, flag);if (flag) return;mark[row][col + 1] = false;}}public:// 主函数:遍历棋盘,尝试从每个位置开始查找单词bool exist(vector<vector<char>>& board, string word) {// mark 用来标记当前位置是否已经访问过,避免重复访问vector<vector<bool>> mark(board.size(), vector<bool>(board[0].size()));bool flag = false;  // 标记是否找到单词// 遍历棋盘中的每个位置,查找与单词首字母匹配的字符for (int row = 0; row < board.size(); row++) {for (int col = 0; col < board[0].size(); col++) {// 如果当前位置的字母与单词的第一个字母相同,开始深度优先搜索if (board[row][col] == word[0]) {mark[row][col] = true;  // 标记当前位置已访问backtracking(board, word, row, col, mark, 0, flag);  // 开始递归搜索if (flag) return true;  // 如果找到了,立即返回mark[row][col] = false;  // 如果没有找到,回溯}}}// 如果遍历完所有可能的起点都没有找到,返回 falsereturn false;}
};
以思路一为例进行调试
#include<iostream>
#include <vector>
using namespace std;class Solution {
private:// backtracking 函数进行深度优先搜索,尝试在board上找到单词wordvoid backtracking(vector<vector<char>>& board, string &word, int row, int col, vector<vector<bool>> &mark, int i, bool &flag){// 递归出口:当已匹配完所有字符时(i == word.size() - 1),说明找到了匹配的单词if (i == word.size() - 1){flag = true;  // 设置 flag 为 true,表示找到了单词}// 尝试向上移动if (row - 1 >= 0 && !mark[row - 1][col] && board[row - 1][col] == word[i + 1]) {mark[row - 1][col] = true;  // 标记当前位置为已访问backtracking(board, word, row - 1, col, mark, i + 1, flag);  // 递归继续搜索if (flag) return;  // 如果找到了单词,立即返回mark[row - 1][col] = false;  // 如果未找到,回溯,标记为未访问}// 尝试向下移动if (row + 1 < board.size() && !mark[row + 1][col] && board[row + 1][col] == word[i + 1]) {mark[row + 1][col] = true;backtracking(board, word, row + 1, col, mark, i + 1, flag);if (flag) return;mark[row + 1][col] = false;}// 尝试向左移动if (col - 1 >= 0 && !mark[row][col - 1] && board[row][col - 1] == word[i + 1]) {mark[row][col - 1] = true;backtracking(board, word, row, col - 1, mark, i + 1, flag);if (flag) return;mark[row][col - 1] = false;}// 尝试向右移动if (col + 1 < board[0].size() && !mark[row][col + 1] && board[row][col + 1] == word[i + 1]) {mark[row][col + 1] = true;backtracking(board, word, row, col + 1, mark, i + 1, flag);if (flag) return;mark[row][col + 1] = false;}}public:// 主函数:遍历棋盘,尝试从每个位置开始查找单词bool exist(vector<vector<char>>& board, string word) {// mark 用来标记当前位置是否已经访问过,避免重复访问vector<vector<bool>> mark(board.size(), vector<bool>(board[0].size()));bool flag = false;  // 标记是否找到单词// 遍历棋盘中的每个位置,查找与单词首字母匹配的字符for (int row = 0; row < board.size(); row++) {for (int col = 0; col < board[0].size(); col++) {// 如果当前位置的字母与单词的第一个字母相同,开始深度优先搜索if (board[row][col] == word[0]) {mark[row][col] = true;  // 标记当前位置已访问backtracking(board, word, row, col, mark, 0, flag);  // 开始递归搜索if (flag) return true;  // 如果找到了,立即返回mark[row][col] = false;  // 如果没有找到,回溯}}}// 如果遍历完所有可能的起点都没有找到,返回 falsereturn false;}
};int main(int argc, char const *argv[])
{// 初始化网格vector<vector<char>> board = {{'A','B','C','E'},{'S','F','C','S'},{'A','D','E','E'}};// 初始化要查找的单词 'word'string word = "ABCCED";// 创建 Solution 类的对象 's',用于调用 'exist' 函数// 如果找到了,输出 "true"Solution s;if (s.exist(board,word)){cout<<"true";}else{cout<<"false";}return 0;
}
部分代码解读

初始化二维vector的大小

vector<vector<bool>> mark(board.size(), vector<bool>(board[0].size()));

作用是创建一个与 board 尺寸相同的二维布尔数组 mark,并初始化为 false

LeetCode 热题 100_单词搜索(60_79)原题链接
欢迎大家和我沟通交流(✿◠‿◠)

http://www.lryc.cn/news/538572.html

相关文章:

  • js闭包,跨域
  • 算法练习(力扣-BFS)——102. 二叉树的层序遍历
  • Jetson Agx Orin平台preferred_stride调试记录--1924x720图像异常
  • nlp|微调大语言模型初探索(2),训练自己的聊天机器人
  • win11安装wsl报错:无法解析服务器的名称或地址(启用wsl2)
  • Gentleman:优雅的Go语言HTTP客户端工具包
  • 解锁豆瓣高清海报(三)从深度爬虫到URL构造,实现极速下载
  • IDEA单元测试插件 SquareTest 延长试用期权限
  • PLC的五个学习步骤
  • 深度学习05 ResNet残差网络
  • 卷积神经网络CNN
  • Android:播放Rtsp视频流的两种方式
  • web信息泄露 ctfshow-web入门web1-web10
  • Log4j在Spring项目中的应用与实践
  • docker安装mysql:8.0
  • 搭建一个 Spring Boot 项目,解决jdk与springboot版本不匹配
  • 心心相系:十颗心
  • ChatGPT行业热门应用提示词案例-AI绘画类
  • 前端面试手写--虚拟列表
  • 达梦数据库针对慢SQL,收集统计信息清除执行计划缓存
  • 李沐--动手学深度学习 序列模型
  • 数据分析、商业智能、业务分析三者之间的关系
  • 【Spring+MyBatis】留言墙的实现
  • 让编程变成一种享受-明基RD320U显示器
  • 【嵌入式Linux应用开发基础】fork()函数
  • 2024 年 CSDN 博客之星年度评选:技术创作与影响力的碰撞(统计时间2025-02-17 11:06:06)
  • 串的基本操作--数据结构
  • Unity 命令行设置运行在指定的显卡上
  • Dest1ny漏洞库: 美团代付微信小程序系统任意文件读取漏洞
  • 设计模式:状态模式