解释代码 board[i][j] = (char)(-board[i][j]); // word[p] 被 board[i][j] 匹配,开始向四周搜索 word[p+1..] dfs(board, i + 1, j, word, p + 1); dfs(board, i, j + 1, word, p + 1); dfs(board, i - 1, j, word, p + 1); dfs(board, i, j - 1, word, p + 1); board[i][j] = (char)(-board[i][j]); } }

时间: 2023-05-30 08:02:54 浏览: 44
这段代码是在回溯搜索中用来标记已经访问过的位置的。board[i][j]表示当前位置的状态,如果是已经访问过的,就将其取反,即从正数变为负数。这样在回溯时,就可以通过判断board[i][j]的正负来确定是否已经访问过该位置。 接下来的四行代码是在进行搜索,即向四周扩展搜索word的下一位。搜索完成后,需要将board[i][j]的状态还原,即再将其取反一次,从负数变回正数。 总之,这段代码的作用是在回溯搜索中标记已经访问过的位置,并在搜索完成后还原状态,以便下一次搜索。
相关问题

使用c sharp代码解决如下问题 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。 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不允许被重复使用。 例如,在下面的 3×4 的矩阵中包含单词 "ABCCED"(单词中的字母已标出)。 示例 1: 输入:board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED" 输出:true 示例 2: 输入:board = [["a","b"],["c","d"]], word = "abcd" 输出:false 提示: m == board.length n = board[i].length 1 <= m, n <= 6 1 <= word.length <= 15 board 和 word 仅由大小写英文字母组成

这是一个算法问题,可以使用深度优先搜索(DFS)来解决。具体操作是从每一个字符开始,分别以它们为起点进行 DFS 搜索,如果搜索到的字符串和目标字符串匹配,则返回 true,否则返回 false。代码如下: ``` public class Solution { private int[][] direction = {{0, 1}, {0, -1}, {1, 0}, {-1, 0}}; // 方向数组 public bool Exist(char[][] board, string word) { int m = board.Length, n = board[0].Length; bool[][] visited = new bool[m][]; for (int i = 0; i < m; i++) { visited[i] = new bool[n]; // 初始化 visited 数组 } for (int i = 0; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { if (board[i][j] == word[0] && DFS(board, visited, word, i, j, 0)) { return true; // 找到目标字符串 } } } return false; // 没有找到目标字符串 } private bool DFS(char[][] board, bool[][] visited, string word, int r, int c, int index) { if (index == word.Length - 1) { // 遍历到目标字符串的最后一个字符,说明找到了 return true; } visited[r][c] = true; // 标记当前位置为已访问 for (int i = 0; i < 4; i++) { // 搜索相邻字符 int newRow = r + direction[i][0]; int newCol = c + direction[i][1]; if (newRow < 0 || newRow >= board.Length || newCol < 0 || newCol >= board[0].Length || board[newRow][newCol] != word[index + 1] || visited[newRow][newCol]) { continue; // 判断越界,字符是否匹配,是否已访问 } if (DFS(board, visited, word, newRow, newCol, index + 1)) { return true; // 找到目标字符串,返回 true } } visited[r][c] = false; // 回溯,标记当前位置为未访问 return false; } } ```

C++ Boggle 代码

以下是一个简单的 C++ 实现,使用了递归和回溯法来解决 Boggle 游戏问题。该算法基于深度优先搜索和字典树(Trie)结构。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define M 3 #define N 3 #define MAX_WORD_LEN 10 // Trie 节点 struct TrieNode { bool endOfWord; // 是否是单词的结尾 TrieNode* children[26]; // 每个节点最多有 26 个子节点 }; // 创建一个新的 Trie 节点 TrieNode* getTrieNode() { TrieNode* node = new TrieNode; node->endOfWord = false; for (int i = 0; i < 26; i++) { node->children[i] = nullptr; } return node; } // 将单词插入到 Trie 中 void insert(TrieNode* root, string word) { TrieNode* curr = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { int index = word[i] - 'a'; if (curr->children[index] == nullptr) { curr->children[index] = getTrieNode(); } curr = curr->children[index]; } curr->endOfWord = true; } // 检查 Trie 中是否存在给定单词 bool search(TrieNode* root, string word) { TrieNode* curr = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { int index = word[i] - 'a'; if (curr->children[index] == nullptr) { return false; } curr = curr->children[index]; } return curr->endOfWord; } // 检查给定坐标是否在矩阵内部 bool isSafe(int i, int j) { return (i >= 0 && i < M && j >= 0 && j < N); } // 在 Boggle 矩阵中搜索单词 void searchWord(vector<vector<char>>& board, int i, int j, TrieNode* root, set<string>& words, string currWord) { // 检查当前单词是否在 Trie 树中存在 if (search(root, currWord)) { words.insert(currWord); } // 检查相邻的 8 个单元格,以确定下一个字符 int x[] = { -1, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 1 }; int y[] = { -1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1 }; for (int k = 0; k < 8; k++) { int ni = i + x[k]; int nj = j + y[k]; // 如果坐标在矩阵内部且未被访问过,则递归搜索 if (isSafe(ni, nj) && board[ni][nj] != '#' && board[ni][nj] != '*') { char temp = board[ni][nj]; board[ni][nj] = '*'; searchWord(board, ni, nj, root->children[temp - 'a'], words, currWord + temp); board[ni][nj] = temp; } } } // 打印所有找到的单词 void printWords(set<string>& words) { for (auto word : words) { cout << word << " "; } cout << endl; } // 主函数 int main() { vector<vector<char>> board = { {'g', 'i', 'z'}, {'u', 'e', 'k'}, {'q', 's', 'e'} }; set<string> words; // 建立 Trie 树 TrieNode* root = getTrieNode(); insert(root, "geek"); insert(root, "quiz"); insert(root, "seek"); insert(root, "guiz"); insert(root, "size"); // 在矩阵中搜索所有可能的单词 for (int i = 0; i < M; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { char c = board[i][j]; if (root->children[c - 'a'] != nullptr) { string currWord = ""; currWord += c; board[i][j] = '*'; searchWord(board, i, j, root->children[c - 'a'], words, currWord); board[i][j] = c; } } } // 打印所有找到的单词 printWords(words); return 0; } ``` 在上面的代码中,我们首先构建了一个 Trie 树,然后使用深度优先搜索和回溯法来搜索 Boggle 矩阵中的所有可能单词。在搜索过程中,我们检查当前单元格的相邻单元格,并使用 Trie 树来确定下一个字符是否存在于单词中。如果是,则继续向下搜索;否则,我们回溯到先前的状态并尝试其他路径。最后,我们打印所有找到的单词。

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