## 题目地址(79. 单词搜索)

https://leetcode-cn.com/problems/word-search/

## 题目描述

```
给定一个二维网格和一个单词，找出该单词是否存在于网格中。

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。

 

示例:

board =
[
  ['A','B','C','E'],
  ['S','F','C','S'],
  ['A','D','E','E']
]

给定 word = "ABCCED", 返回 true
给定 word = "SEE", 返回 true
给定 word = "ABCB", 返回 false
 

提示：

board 和 word 中只包含大写和小写英文字母。
1 <= board.length <= 200
1 <= board[i].length <= 200
1 <= word.length <= 10^3

```

## 前置知识

- 回溯

## 公司

- 阿里
- 腾讯
- 百度
- 字节

## 思路

在 2D 表中搜索是否有满足给定单词的字符组合，要求所有字符都是相邻的（方向不限). 题中也没有要求字符的起始和结束位置。

在起始位置不确定的情况下，扫描二维数组，找到字符跟给定单词的第一个字符相同的，四个方向（上，下，左，右）分别 DFS 搜索，
如果任意方向满足条件，则返回结果。不满足，回溯，重新搜索。

举例说明：如图二维数组，单词："SEE"

```
1. 扫描二维数组，找到board[1,0] = word[0]，匹配单词首字母。
2. 做DFS（上，下，左，右 四个方向）

如下图：
```

![word search 1](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlu9qqyy1j31200cj0ue.jpg)

起始位置（1，0），判断相邻的字符是否匹配单词下一个字符 `E`.

```
1. 标记当前字符（1，0）为已经访问过，board[1][0] = '*'
2. 上（0，0）字符为 'A' 不匹配,
3. 下（2，0）字符为 'A'，不匹配,
4. 左（-1，0）超越边界，不匹配,
5. 右（1，1）字符 'F'，不匹配

如下图：
```

![word search 2](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlu9s2be3j30wk0fqdhj.jpg)

由于从起始位置 DFS 都不满足条件，所以

```
1. 回溯，标记起始位置（1，0）为未访问。board[1][0] = 'S'.
2. 然后继续扫描二维数组，找到下一个起始位置（1，3）

如下图：
```

![word search 3](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlu9tzqn3j30xm0czdha.jpg)

起始位置（1，3），判断相邻的字符是否匹配单词下一个字符 `E`.

```
1. 标记当前字符（1, 3）为已经访问过，board[1][3] = '*'
2. 上（0，3）字符为 'E', 匹配, 继续DFS搜索（参考位置为（0，3）位置DFS搜索步骤描述）
3. 下（2，3）字符为 'E'，匹配, #2匹配，先进行#2 DFS搜索，由于#2 DFS搜索没有找到与单词匹配，继续DFS搜索（参考位置为（2，3）DFS搜索步骤描述）
4. 左（1，2）字符为 'C'，不匹配,
5. 右（1，4）超越边界，不匹配

如下图：
```

![word search 4](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlu9vdrm5j30yi0ebq4o.jpg)

位置（0，3）满足条件，继续 DFS，判断相邻的字符是否匹配单词下一个字符 `E`

```
1. 标记当前字符（0，3）为已经访问过，board[0][3] = '*'
2. 上 （-1，3）超越边界，不匹配
3. 下（1，3）已经访问过，
4. 左（0，2）字符为 'C'，不匹配
5. 右（1，4）超越边界，不匹配

如下图
```

![word search 5](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlu9w7rchj30tr0blq43.jpg)

从位置（0，3）DFS 不满足条件，继续位置（2，3）DFS 搜索

```
1. 回溯，标记起始位置（0，3）为未访问。board[0][3] = 'E'.
2. 回到满足条件的位置（2，3），继续DFS搜索，判断相邻的字符是否匹配单词下一个字符 'E'
3. 上 (1，3）已访问过
4. 下（3，3）超越边界，不匹配
5. 左（2，2）字符为 'E'，匹配
6. 右（2，4）超越边界，不匹配

如下图：
```

![word search 6](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlu9x8av2j30v50chmyf.jpg)

单词匹配完成，满足条件，返回 `True`.
![word search 7](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlu9yl94uj30y90bo3zv.jpg)

#### 复杂度分析

- _时间复杂度：_ `O(m*n) - m 是二维数组行数， n 是二维数组列数`
- _空间复杂度：_ `O(1) - 这里在原数组中标记当前访问过，没有用到额外空间`

> **注意**：如果用 Set 或者是 boolean[][]来标记字符位置是否已经访问过，需要额外的空间 `O(m*n)`.

## 关键点分析

- 遍历二维数组的每一个点，找到起始点相同的字符，做 DFS
- DFS 过程中，要记录已经访问过的节点，防止重复遍历，这里（Java Code 中）用 `*` 表示当前已经访问过，也可以用 Set 或者是 boolean[][]数组记录访问过的节点位置。
- 是否匹配当前单词中的字符，不符合回溯，这里记得把当前 `*` 重新设为当前字符。如果用 Set 或者是 boolean[][]数组，记得把当前位置重设为没有访问过。

## 代码 (`Java/Javascript/Python3`)

_Java Code_

```java
public class LC79WordSearch {
  public boolean exist(char[][] board, String word) {
    if (board == null || word == null) return false;
    if (word.length() == 0) return true;
    if (board.length == 0) return false;
    int rows = board.length;
    int cols = board[0].length;
    for (int r = 0; r < rows; r++) {
      for (int c = 0; c < cols; c++) {
        // scan board, start with word first character
        if (board[r][c] == word.charAt(0)) {
          if (helper(board, word, r, c, 0)) {
            return true;
          }
        }
      }
    }
    return false;
  }

  private boolean helper(char[][] board, String word, int r, int c, int start) {
    // already match word all characters, return true
    if (start == word.length()) return true;
    if (!isValid(board, r, c) ||
        board[r][c] != word.charAt(start)) return false;
    // mark visited
    board[r][c] = '*';
    boolean res = helper(board, word, r - 1, c, start + 1) // 上
        ||  helper(board, word, r + 1, c, start + 1)       // 下
        ||  helper(board, word, r, c - 1, start + 1)       // 左
        ||  helper(board, word, r, c + 1, start + 1);      // 右
    // backtracking to start position
    board[r][c] = word.charAt(start);
    return res;
  }

  private boolean isValid(char[][] board, int r, int c) {
    return r >= 0 && r < board.length && c >= 0 && c < board[0].length;
  }
}
```

_Python3 Code_

```python
class Solution:
    def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
        m = len(board)
        n = len(board[0])

        def dfs(board, r, c, word, index):
            if index == len(word):
                return True
            if r < 0 or r >= m or c < 0 or c >= n or board[r][c] != word[index]:
                return False
            board[r][c] = '*'
            res = dfs(board, r - 1, c, word, index + 1) or dfs(board, r + 1, c, word, index + 1) or dfs(board, r, c - 1, word, index + 1) or dfs(board, r, c + 1, word, index + 1)
            board[r][c] = word[index]
            return res

        for r in range(m):
            for c in range(n):
                if board[r][c] == word[0]:
                    if dfs(board, r, c, word, 0):
                        return True
```

_Javascript Code_ from [**@lucifer**](https://github.com/azl397985856)

```javascript
/*
 * @lc app=leetcode id=79 lang=javascript
 *
 * [79] Word Search
 */
function DFS(board, row, col, rows, cols, word, cur) {
  // 边界检查
  if (row >= rows || row < 0) return false;
  if (col >= cols || col < 0) return false;

  const item = board[row][col];

  if (item !== word[cur]) return false;

  if (cur + 1 === word.length) return true;

  // 如果你用hashmap记录访问的字母， 那么你需要每次backtrack的时候手动清除hashmap，并且需要额外的空间
  // 这里我们使用一个little trick

  board[row][col] = null;

  // 上下左右
  const res =
    DFS(board, row + 1, col, rows, cols, word, cur + 1) ||
    DFS(board, row - 1, col, rows, cols, word, cur + 1) ||
    DFS(board, row, col - 1, rows, cols, word, cur + 1) ||
    DFS(board, row, col + 1, rows, cols, word, cur + 1);

  board[row][col] = item;

  return res;
}
/**
 * @param {character[][]} board
 * @param {string} word
 * @return {boolean}
 */
var exist = function (board, word) {
  if (word.length === 0) return true;
  if (board.length === 0) return false;

  const rows = board.length;
  const cols = board[0].length;

  for (let i = 0; i < rows; i++) {
    for (let j = 0; j < cols; j++) {
      const hit = DFS(board, i, j, rows, cols, word, 0);
      if (hit) return true;
    }
  }
  return false;
};
```

## 参考（References）

1. [回溯法 Wiki](https://www.wikiwand.com/zh/%E5%9B%9E%E6%BA%AF%E6%B3%95)

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![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfcuzagjalj30p00dwabs.jpg)
