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leetcode hot100【LeetCode 79.单词搜索】java实现

article 2024/11/13 15:52:25

LeetCode 79.单词搜索

题目描述

给定一个 m x n 的网格 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。

单词可以从网格中的任意字符开始，沿水平或垂直方向进行相邻单元格的路径查找。每个单元格只能使用一次。

示例：

输入：

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

输出：true

输入：

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

输出：true

输入：

board = [
  ['A', 'B', 'C', 'E'],
  ['S', 'F', 'C', 'S'],
  ['A', 'D', 'E', 'E']
]
word = "ABCB"

输出：false

Java 实现解法

class Solution {
    public boolean exist(char[][] board, String word) {
        if(board==null || board.length==0 || board[0].length==0) return false;
        int m=board.length;
        int n=board[0].length;
        boolean[][] visited=new boolean[m][n];
        for(int i=0;i<m;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                if(dfs(board,word,i,j,0,visited)){
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
    
    private boolean dfs(char[][] board, String word, int i, int j, int start, boolean[][] visited){
        /**
        首先确立剪枝条件
        注意下标的特点不能够是word.length()-1  

        假设目标单词是 "ABCD"，我们从矩阵中的某个位置开始匹配。
        
        第一步：匹配第一个字符 A，start = 0。
        第二步：匹配第二个字符 B，start = 1。
        第三步：匹配第三个字符 C，start = 2。
        第四步：匹配第四个字符 D，start = 3。
        此时，start == 3，表示我们正在尝试匹配最后一个字符 D，匹配成功后，我们再调用 dfs(board, word, i, j, start + 1, visited)，
        也就是 dfs(board, word, i, j, 4, visited)，
        此时 start == 4，等于 word.length()，说明已经成功匹配了整个单词 "ABCD"。
        因此，start == word.length() 表示我们已经完全匹配了目标单词，返回 true。
        */

        if(start==word.length()){
            return true;
        }
        if(i<0 || i>=board.length || j<0 || j>=board[0].length || word.charAt(start)!=board[i][j] || visited[i][j] ){
            return false;
        }
        visited[i][j]=true;
        if( dfs(board,word,i,j+1,start+1,visited) || dfs(board,word,i,j-1,start+1,visited) || dfs(board,word,i-1,j,start+1,visited) || dfs(board,word,i+1,j,start+1,visited)){
            return true;
        }else{
            visited[i][j]=false;
            return false;
        }
    }
}

解题思路

初始化与边界检查：

如果 board 为 null 或者 board 的行列数为零，直接返回 false，表示不存在单词。

遍历二维数组：

从矩阵的每一个位置出发，调用 dfs 方法来进行深度优先搜索。

DFS 搜索：

在每个位置，首先检查当前字符是否与目标单词中的字符匹配。
使用 visited 数组标记当前字符是否已经被访问，防止重复访问同一字符。
搜索可以向四个方向（上下左右）扩展，递归调用 DFS。
如果找到一条匹配路径，返回 true。
如果没有找到匹配路径，回溯并恢复 visited 状态，继续尝试其他路径。

剪枝：

如果当前字符不匹配目标单词的字符，直接返回 false，停止进一步的递归。
如果索引超出了矩阵边界，也返回 false。

回溯：

如果某一条路径探索完后仍然没有成功，恢复之前的 visited 状态。

复杂度分析：

时间复杂度：设 m 为矩阵的行数，n 为矩阵的列数，L 为单词的长度。

最坏情况下，我们需要遍历整个矩阵的每个元素，每次从该元素开始 DFS。每次 DFS 最多会递归 L 次（单词的长度）。因此，时间复杂度为 O(m * n * 4^L)。
4^L 表示每次递归有四个方向可以探索，递归的深度为 L。

空间复杂度：

空间复杂度主要是递归调用栈的深度和 visited 数组。递归的最大深度为单词的长度 L，所以空间复杂度为 O(L)。
另外，visited 数组的空间复杂度为 O(m * n)。