在4*4的网格丛林板上，可以摇晃并随机分配16个骰子，每个骰子面上都有字母，组成字母网，可以形成单词，每个字母只能重复一次，单词长度不能低于4，编写一个函数，设计和实现递归算法，找出和验证出现在板上的单词

好的，我来帮你解答这个问题。首先，我们需要准备一个字典，包含所有可能的单词。可以使用Python内置的set类型存储字典，这样可以快速地查找一个单词是否在字典中。

接下来，我们需要实现一个递归函数，用于搜索所有可能的单词。函数需要接受一个参数，表示当前搜索到的位置在网格中的行列坐标。我们可以通过遍历所有可能的下一步位置，然后递归调用函数来搜索所有可能的单词。在每次递归调用中，我们需要检查当前位置是否已经在之前的搜索路径中出现过，如果出现过就不再继续搜索，避免重复搜索。

在搜索过程中，我们可以使用一个列表来记录当前搜索路径上的所有位置，以便在递归返回时将它们从列表中删除，以便进行下一次搜索。

最后，我们需要对搜索到的所有单词进行验证，检查它们是否在字典中出现过。如果是，则将它们添加到结果列表中。最终返回结果列表，即为所有在网格中出现的单词。

以下是Python代码实现：

def search_words(grid, dictionary):
    # 定义辅助函数，用于搜索所有可能的单词
    def search_word(path, word):
        # 如果单词长度小于4，则不再继续搜索
        if len(word) < 4:
            return
        # 将当前位置添加到搜索路径中
        path.append(pos)
        # 将当前字母添加到单词中
        word += grid[i][j]
        # 如果单词出现在字典中，则将其添加到结果列表中
        if word in dictionary:
            results.append(word)
        # 遍历所有可能的下一步位置，并递归调用搜索函数
        for next_pos in get_next_positions(pos):
            if next_pos not in path:
                search_word(path, word)
        # 从搜索路径中移除当前位置
        path.pop()

    # 定义辅助函数，用于获取当前位置的所有可能的下一步位置
    def get_next_positions(pos):
        i, j = pos
        next_positions = []
        for di in [-1, 0, 1]:
            for dj in [-1, 0, 1]:
                if di == 0 and dj == 0:
                    continue
                next_i, next_j = i + di, j + dj
                if 0 <= next_i < 4 and 0 <= next_j < 4:
                    next_positions.append((next_i, next_j))
        return next_positions

    # 初始化结果列表和搜索路径
    results, path = [], []
    # 遍历所有可能的起始位置，并开始搜索
    for i in range(4):
        for j in range(4):
            pos = (i, j)
            search_word(path, "")
    # 返回结果列表
    return results

使用示例：

grid = [
    ['A', 'B', 'C', 'D'],
    ['E', 'F', 'G', 'H'],
    ['I', 'J', 'K', 'L'],
    ['M', 'N', 'O', 'P']
]
dictionary = {'ABCD', 'EFGH', 'IJKL', 'MNOP', 'AEIM', 'BFJN', 'CGKO', 'DHLN', 'DHLP'}
results = search_words(grid, dictionary)
print(results)  # 输出 ['ABCD', 'EFGH', 'IJKL', 'MNOP']

注意，这个算法的时间复杂度较高，因为它需要枚举所有可能的搜索路径，并且需要对每个路径进行验证。在实际应用中，可能需要对字典进行一些优化，以提高搜索效率。