What is the best way to solve Word Search II?

The optimized O(n) approach using Trie patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰쉬움

단어 검색 II

'단어 검색 II' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

m x n 개의 문자 보드와 문자열 단어 목록이 주어지면 보드의 모든 단어를 반환합니다.

각 단어는 순차적으로 인접한 셀의 문자로 구성되어야 하며, 인접한 셀은 수평 또는 수직으로 이웃합니다. 동일한 문자 셀은 한 단어에서 두 번 이상 사용될 수 없습니다.

findWords(board: List[List[str]], words: List[str]) -> List[str] 함수를 작성하세요.

제약

•m == len(board)
•n == len(board[i])
•1 <= m, n <= 12
•board[i][j] is a lowercase English letter
•1 <= len(words) <= 3 * 10^4
•1 <= len(words[i]) <= 10
•words consist of lowercase English letters
•All the strings in words are unique

예

Example 1

Input

board = [["o","a","a","n"],["e","t","a","e"],["i","h","k","r"],["i","f","l","v"]], words = ["oath","pea","eat","rain"]

Output

["oath","eat"]

Explanation

The words "oath" and "eat" can be found on the board. "pea" and "rain" cannot.

Example 2

Input

board = [["a","b"],["c","d"]], words = ["abcb"]

Output

[]

Explanation

The word "abcb" requires using the 'b' cell twice, which is invalid.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 Trie 특정 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

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편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

Trie 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.isWord = False
    def addWord(self, word):
        curr = self
        for c in word:
            if c not in curr.children: curr.children[c] = TrieNode()
            curr = curr.children[c]
        curr.isWord = True

def find_words_opt(board, words):
    root = TrieNode()
    for w in words: root.addWord(w)
    ROWS, COLS = len(board), len(board[0])
    res, visit = set(), set()
    def dfs(r, c, node, word):
        if r < 0 or r == ROWS or c < 0 or c == COLS or (r, c) in visit or board[r][c] not in node.children:
            return
        visit.add((r, c))
        node = node.children[board[r][c]]
        word += board[r][c]
        if node.isWord: res.add(word)
        for dr, dc in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:
            dfs(r + dr, c + dc, node, word)
        visit.remove((r, c))
    for r in range(ROWS):
        for c in range(COLS):
            dfs(r, c, root, "")
    return list(res)

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def find_words_brute(board, words):
    def exist(word):
        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 = any(dfs(r+dr, c+dc, i+1, visited) for dr, dc in [[1,0],[-1,0],[0,1],[0,-1]])
            visited.remove((r, c))
            return res
        return any(dfs(r, c, 0, set()) for r in range(ROWS) for c in range(COLS))
    return [w for w in words if exist(w)]