0212. 单词搜索 II

0212. 单词搜索 II #

  • 标签:字典树、数组、字符串、回溯、矩阵
  • 难度:困难

题目大意 #

给定一个 m * n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words

要求:找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。

注意: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在一个单词中不允许被重复使用。

解题思路 #

  • 先将单词列表 words 中的所有单词存入字典树中。

  • 然后遍历二维字符网络 board 的每一个字符 board[i][j]

  • 从当前单元格出发,从上下左右四个方向深度优先搜索遍历路径。每经过一个单元格,就将该单元格的字母修改为特殊字符,避免重复遍历,深度优先搜索完毕之后再恢复该单元格。

    • 如果当前路径恰好是 words 列表中的单词,则将结果添加到答案数组中。
    • 如果是 words 列表中单词的前缀,则继续搜索。
    • 如果不是 words 列表中单词的前缀,则停止搜索。
  • 最后输出答案数组。

代码 #

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class Trie:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.children = dict()
        self.isEnd = False
        self.word = ""


    def insert(self, word: str) -> None:
        """
        Inserts a word into the trie.
        """
        cur = self
        for ch in word:
            if ch not in cur.children:
                cur.children[ch] = Trie()
            cur = cur.children[ch]
        cur.isEnd = True
        cur.word = word


    def search(self, word: str) -> bool:
        """
        Returns if the word is in the trie.
        """
        cur = self
        for ch in word:
            if ch not in cur.children:
                return False
            cur = cur.children[ch]

        return cur is not None and cur.isEnd

class Solution:
    def findWords(self, board: List[List[str]], words: List[str]) -> List[str]:
        trie_tree = Trie()
        for word in words:
            trie_tree.insert(word)

        directs = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
        rows = len(board)
        cols = len(board[0])

        def dfs(cur, row, col):
            ch = board[row][col]
            if ch not in cur.children:
                return

            cur = cur.children[ch]
            if cur.isEnd:
                ans.add(cur.word)

            board[row][col] = "#"
            for direct in directs:
                new_row = row + direct[0]
                new_col = col + direct[1]
                if 0 <= new_row < rows and 0 <= new_col < cols:
                    dfs(cur, new_row, new_col)
            board[row][col] = ch

        ans = set()
        for i in range(rows):
            for j in range(cols):
                dfs(trie_tree, i, j)

        return list(ans)
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