Word Search
Detailed guide and Python implementation for the 'Word Search' problem.
1. Узнать
The 'Word Search' problem is a key challenge in the Backtracking section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Word Search.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Word Search carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода с возвратом. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства проблемы поиска с возвратом. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для Backtracking, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Палиндромное разбиение ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для решения проблемы «Разбиение палиндромов». ---ПИСЕП--- Дана строка s, раздел s такой, что каждая подстрока раздела является палиндромом. Вернуть все возможные палиндромные разбиения s. Реализуйте функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Возврат ---ПИСЕП--- Проблема «Разбиения палиндромов» является ключевой проблемой в разделе «Обратный поиск». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике простого уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода. ---ПИСЕП--- Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического потока для разделения палиндромов. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для разделения палиндромов. ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода с возвратом. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства проблемы поиска с возвратом. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для Backtracking, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Буквенные комбинации номера телефона ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «буквенные комбинации номера телефона». ---ПИСЕП--- Учитывая строку, содержащую цифры от 2 до 9 включительно, верните все возможные комбинации букв, которые может представлять число. Верните ответ в любом порядке. Соответствие цифр буквам (так же, как на кнопках телефона) приведено ниже. Обратите внимание, что 1 не соответствует никаким буквам. 2: abc, 3: def, 4: ghi, 5: jkl, 6: mno, 7: pqrs, 8: tuv, 9: wxyz Реализуйте функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Возврат ---ПИСЕП--- Проблема «буквенных комбинаций телефонного номера» является ключевой задачей в разделе «Обратный поиск». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике простого уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода.
Постановка задачи
Given an m x n grid of characters board and a string word, return true if word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cells, where adjacent cells are horizontally or vertically neighboring. The same letter cell may not be used more than once.
Implement a function 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
Примеры
[["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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
Готовы решить?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Интервью: идеи и вариации
Разбивка анализа сложности
Почему время: Directly evaluates all possibilities.
Почему космос: Uses standard local memory.
Почему время: Optimized paths reduce total operations.
Почему космос: May trade memory for speed.
Оптимизированный код Python для решения
Оптимизированный код Python для решения
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 FalseКод грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
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
Standard Backtracking problem properties apply.
Связанные вопросы
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Циклы Python
Узнайте, как использовать циклы Python для перебора данных. Освойте циклы for, while, прерывание, продолжение и лучшие практики работы с циклами с помощью интерактивных примеров.
Как отсортировать список в Python
Узнайте, как сортировать список в Python с помощью метода sort() и функции sorted(). Ознакомьтесь с примерами пользовательской сортировки ключей и обратного порядка.
Шпаргалка по строковым методам Python
Полное справочное руководство по манипулированию строками в Python. Мастер форматирования, поиска, разделения, замены и проверки свойств строк.
Python против JavaScript: какой язык программирования лучше?
Всестороннее сравнение Python и JavaScript. Изучите синтаксические различия, производительность, варианты использования (серверная и клиентская части) и примеры кодирования.