Recherche de mots
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Recherche de mots ».
1. Apprendre
Le problème de la « recherche de mots » est un défi clé dans la section Retour en arrière.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualiser le flux logique pour la recherche de mots.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la recherche de mots.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné une grille m x n de caractères et un mot de chaîne, renvoie true si le mot existe dans la grille.
Le mot peut être construit à partir de lettres de cellules séquentiellement adjacentes, où les cellules adjacentes sont voisines horizontalement ou verticalement. La même cellule de lettre ne peut être utilisée plus d’une fois.
Implémentez une fonction 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
Exemples
[["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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
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 FalseCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème de retour en arrière s’appliquent.
Questions connexes
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Ressources Python recommandées
Développez vos connaissances avec des didacticiels interactifs, des aide-mémoire et des comparaisons de codes associés.
Boucles Python
Apprenez à utiliser les boucles Python pour parcourir les données. Maîtrisez les bonnes pratiques pour les boucles, while, break, continue et loop avec des exemples interactifs.
Comment trier une liste en Python
Apprenez à trier une liste en Python à l'aide de la méthode sort() et de la fonction sorted(). Découvrez des exemples de tri de clés personnalisé et d’ordre inverse.
Aide-mémoire sur les méthodes de chaîne Python
Un guide de référence complet pour la manipulation des chaînes Python. Maîtrisez le formatage, la recherche, le fractionnement, le remplacement et la vérification des propriétés des chaînes.
Python vs JavaScript : quel langage de programmation est le meilleur ?
Une comparaison complète entre Python et JavaScript. Explorez les différences de syntaxe, les performances, les cas d'utilisation (backend et frontend) et des exemples de codage.