Búsqueda de palabras
Guía detallada e implementación de Python para el problema de 'Búsqueda de palabras'.
1. aprender
El problema de la 'búsqueda de palabras' es un desafío clave en la sección de retroceso.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico para la búsqueda de palabras.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de la Búsqueda de palabras.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Dada una cuadrícula de caracteres m x n y una palabra de cadena, devuelve verdadero si la palabra existe en la cuadrícula.
Una palabra se puede construir a partir de letras de celdas secuencialmente adyacentes, donde las celdas adyacentes son vecinas horizontal o verticalmente. La misma celda con letra no se puede utilizar más de una vez.
Implementar una función exist(board: list, word: str) -> bool.
- •m == board.length
- •n == board[i].length
- •1 <= m, n <= 6
- •1 <= word.length <= 15
- •board and word consists of only lowercase and uppercase English letters
Ejemplos
[["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], "ABCCED"
True
The word ABCCED can be traced: A(0,0)->B(0,1)->C(0,2)->C(1,2)->E(2,2)->D(2,1).
[["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], "SEE"
True
The word SEE can be traced: S(1,3)->E(2,3)->E(2,2).
[["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], "ABCB"
False
Cannot trace ABCB without reusing cells.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def exist_opt(board: list[list[str]], word: str) -> bool:
rows, cols = len(board), len(board[0])
path = set()
def dfs(r, c, i):
if i == len(word): return True
if r < 0 or c < 0 or r >= rows or c >= cols or board[r][c] != word[i] or (r, c) in path:
return False
path.add((r, c))
res = dfs(r + 1, c, i + 1) or dfs(r - 1, c, i + 1) or dfs(r, c + 1, i + 1) or dfs(r, c - 1, i + 1)
path.remove((r, c))
return res
from collections import Counter
count = Counter(word)
board_count = Counter(char for row in board for char in row)
for char in count:
if count[char] > board_count[char]: return False
if board_count[word[0]] > board_count[word[-1]]: word = word[::-1]
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if dfs(r, c, 0): return True
return FalseCódigo de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def exist_brute(board: list[list[str]], word: str) -> bool:
rows, cols = len(board), len(board[0])
def dfs(r, c, i, visited):
if i == len(word): return True
if r < 0 or c < 0 or r >= rows or c >= cols or (r, c) in visited or board[r][c] != word[i]:
return False
visited.add((r, c))
res = dfs(r + 1, c, i + 1, visited) or dfs(r - 1, c, i + 1, visited) or dfs(r, c + 1, i + 1, visited) or dfs(r, c - 1, i + 1, visited)
visited.remove((r, c))
return res
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if dfs(r, c, 0, set()): return True
return FalseAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Backtracking data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades estándar del problema de retroceso.
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