Go Java算法之单词搜索示例详解

本篇文章给大家分享《Go Java算法之单词搜索示例详解》，覆盖了Golang的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

单词搜索

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。

• 示例 1：

输入：board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED"

输出：true

• 示例 2：

输入：board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "SEE"

输出：true

• 示例 3：

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
• 1

board 和 word 仅由大小写英文字母组成  

算法：DFS回溯（Java）

• 以"SEE"为例，首先要选起点：遍历矩阵，找到起点S。
• 起点可能不止一个，基于其中一个S，看看能否找出剩下的"EE"路径。
• 下一个字符E有四个可选点：当前点的上、下、左、右。
• 逐个尝试每一种选择。基于当前选择，为下一个字符选点，又有四种选择。
• 每到一个点做的事情是一样的。DFS 往下选点，构建路径。
• 当发现某个选择不对，不用继续选下去了，结束当前递归，考察别的选择。

递归的关键点

• 关注当前考察的点，处理它，其他丢给递归子调用去做。
• 判断当前选择的点，本身是不是一个错的点。
• 剩下的字符能否找到路径，交给递归子调用去做。
• 如果当前点是错的，不用往下递归了，返回false。否则继续递归四个方向，为剩下的字符选点。

那么，哪些情况说明这是一个错的点：

• 当前的点，越出矩阵边界。
• 当前的点，之前访问过，不满足「同一个单元格内的字母不允许被重复使用」。
• 当前的点，不是目标点，比如你想找 E，却来到了 D。

class Solution {
    public boolean exist(char[][] board, String word) {
        if (board == null || board.length == 0) {
            return false;
        }
        boolean[][] visited = new boolean[board.length][board[0].length];
        char[] chars = word.toCharArray();
        for (int i = 0; i = 0 && row = 0 && column 
<p>时间复杂度：O（M*N * 3^L）</p>
<p>空间复杂度：O（M*N）</p>
<h2>算法：DFS回溯（Go）</h2>
<p>思路同上</p>
<pre class="brush:go;">func exist(board [][]byte, word string) bool {
	m, n := len(board), len(board[0])
	used := make([][]bool, m)
	for i := 0; i = m || c = n {
			return false
		}
		if used[r][c] || board[r][c] != word[i] {
			return false
		}
		used[r][c] = true
		canFindRest := canFind(r+1, c, i+1) || canFind(r-1, c, i+1) ||
			canFind(r, c+1, i+1) || canFind(r, c-1, i+1)
		if canFindRest {
			return true
		} else {
			used[r][c] = false
			return false
		}
	}
	for i := 0; i 
<p>时间复杂度：O（M*N * 3^L）</p>
<p>空间复杂度：O（M*N）</p>
<p>终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Go Java算法之单词搜索示例详解》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布Golang相关知识，快来关注吧！</p>