单词搜索 II-212 #92
Description
给定一个二维网格 board 和一个字典中的单词列表 words，找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。
单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。
示例:
输入:
words = ["oath","pea","eat","rain"] and board =
[
['o','a','a','n'],
['e','t','a','e'],
['i','h','k','r'],
['i','f','l','v']
]
输出: ["eat","oath"]
说明:
你可以假设所有输入都由小写字母 a-z 组成。
提示:
你需要优化回溯算法以通过更大数据量的测试。你能否早点停止回溯？
如果当前单词不存在于所有单词的前缀中，则可以立即停止回溯。什么样的数据结构可以有效地执行这样的操作？散列表是否可行？为什么？ 前缀树如何？如果你想学习如何实现一个基本的前缀树，请先查看这个问题： 实现Trie（前缀树）。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/word-search-ii
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
思路
暴力解
困难题，但是暴力解是不难的，就是把单词搜索-79 这题从搜单个词变成搜索多个即可。思路直接看那题的题解吧，这里先放上暴力解的代码：
let dirs = [
[0, 1],
[0, -1],
[-1, 0],
[1, 0],
]
/**
* @param {character[][]} board
* @param {string[]} words
* @return {string[]}
*/
let findWords = function (board, words) {
let maxY = board.length
if (!maxY) return []
let maxX = board[0].length
// 记录已访问过的二维下标
let visited = []
for (let y = 0; y < maxY; y++) {
visited[y] = []
}
let isValid = (x, y) => {
return x >= 0 && x < maxX && y >= 0 && y < maxY && !visited[y][x]
}
// 返回结果
let res = []
let dfs = (x, y, word, index) => {
let char = board[y][x]
let targetChar = word[index]
if (char === targetChar) {
if (index === word.length - 1) {
res.push(word)
} else {
visited[y][x] = true
for (let dir of dirs) {
let [offsetY, offsetX] = dir
let nextY = y + offsetY
let nextX = x + offsetX
if (isValid(nextX, nextY)) {
dfs(nextX, nextY, word, index + 1)
}
}
visited[y][x] = false
}
}
}
let find = (word) => {
for (let y = 0; y < maxY; y++) {
for (let x = 0; x < maxX; x++) {
dfs(x, y, word, 0)
}
}
}
words.forEach(find)
return res
}优化
使用 Trie 这种字典树数据结构可以优化这个算法，使得我们的外层双重循环优化到一次。思路是先把题目给出的目标单词 words 都插入到字典树中去，然后遍历的时候只需要去字典树的子节点中寻找当前前缀下有没有下一个字符的子节点即可，这个算法可以优化 10倍左右的时间。
/**
* Initialize your data structure here.
*/
var Trie = function () {
this.root = new TrieNode()
}
var TrieNode = function () {
this.children = new Map()
this.isEnd = false
}
/**
* Inserts a word into the trie.
* @param {string} word
* @return {void}
*/
Trie.prototype.insert = function (word) {
let node = this.root
for (let i = 0; i < word.length; i++) {
let { children } = node
let trieNode = children.get(word[i])
if (!trieNode) {
trieNode = new TrieNode()
children.set(word[i], trieNode)
}
node = trieNode
if (i === word.length - 1) {
node.isEnd = true
node.word = word
}
}
}
let dirs = [
[0, 1],
[0, -1],
[-1, 0],
[1, 0],
]
/**
* @param {character[][]} board
* @param {string[]} words
* @return {string[]}
*/
let findWords = function (board, words) {
let maxY = board.length
if (!maxY) return []
let maxX = board[0].length
let rootTrie = new Trie()
for (let word of words) {
rootTrie.insert(word)
}
// 记录已访问过的二维下标
let visited = []
for (let y = 0; y < maxY; y++) {
visited[y] = []
}
let isValid = (x, y) => {
return x >= 0 && x < maxX && y >= 0 && y < maxY && !visited[y][x]
}
// 返回结果
let res = []
let dfs = (x, y, trie) => {
let char = board[y][x]
let children = trie.children
let nextTrie = children && children.get(char)
if (nextTrie) {
if (nextTrie.word) {
res.push(nextTrie.word)
nextTrie.word = null
}
visited[y][x] = true
for (let dir of dirs) {
let [offsetY, offsetX] = dir
let nextY = y + offsetY
let nextX = x + offsetX
if (isValid(nextX, nextY)) {
dfs(nextX, nextY, nextTrie)
}
}
visited[y][x] = false
}
}
for (let y = 0; y < maxY; y++) {
for (let x = 0; x < maxX; x++) {
dfs(x, y, rootTrie.root)
}
}
return res
}