[LeetCode] Word Search

문제링크


문제 설명

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.

Example 1:

img

Input: board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED"
Output: true

Example 2:

img

Input: board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "SEE"
Output: true

Example 3:

img

Input: board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCB"
Output: false

Constraints:

  • 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.


주절주절

옛날에 삼성 SW역량테스트를 준비했을때 많이 접했던 유형으로, 시뮬레이션을 진행하거나 말판의 말을 움직이는 문제여서 반가웠습니다.

19년도 취준생 시절, 삼성 SW역량테스트 A형을 취득했던 경험이 있는데요. 이후론 A+형도 생겼다고 들었던 것 같습니다. 저 같은 경우 첫 직장의 최종 선택지는 카카오와 삼성전자, SK브로드밴드 였고 카카오를 선택했었습니다. 세 회사 모두 준비과정에서 집중했던 부분이 많이 달랐던 것으로 기억하는데요. 조만간 제가 개발직 취업 준비를 하며 회사별 집중했던 포인트를 한번 정리해 볼까 합니다.

정리해 볼 회사들은 현 직장과 전 직장인 SKT와 카카오, 최종합격을 경험한 삼성전자, 네이버, SK브로드밴드 정도로 예상 하고 있습니다.


Sol

풀이의 핵심은 현재위치를 기준으로 다음 word[idx] 가 사방에 존재하는지를 확인하는 bfs 입니다.

먼저, word[0] 이 board에 존재하지 않는다거나, word의 길이가 1이라거나, word안의 character들이 혹시 board에 존재하지 않는 것이 있는 경우와 같은 edge 케이스들을 사전에 처리해 준 후, 탐색을 시행했습니다. candi라는 리스트를 통해 character가 하나씩 들어가면서 가능한 [행좌표, 열좌표, 직전에서 어떻게 이동해 왔는지] 의 정보들을 저장하게 했습니다.
또한 이미 방문한 곳은 재방문하지 않으며, 직전에서 현재위치로 어떻게 이동해 왔는지를 같이 기록하여 실행속도를 더 빠르게 하고자 했습니다.

아래 코드를 통해 직관적으로 확인 가능합니다.

Code

class Solution:
    def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
        m,n = len(board), len(board[0])
        candi, idx = [], 1
        dir_dic = {
            0: [[1,0], [-1,0],[0,-1], [0,1]], # 초기
            1: [[1,0], [0,-1], [0,1]],  # 상
            2: [[-1,0], [0,-1], [0,1]], # 하
            3: [[1,0], [-1,0], [0,1]],  # 좌
            4: [[1,0], [-1,0], [0,-1]]  # 우
        }
        dir_dic_nxt = {'[1, 0]': 1, '[-1, 0]': 2, '[0, 1]': 3, '[0, -1]': 4}

        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if board[i][j] == word[0]:
                    candi.append([[i,j,0]])
        # 시작이 없을 경우 제외
        if len(candi) == 0:
            return False
        # word가 1개일 경우
        if len(word) == 1:
            return True
        
        # 존재하지 않는지 확인
        for _ in range(len(word)):
            exist = False
            for i in range(m):
                if word[_] in board[i]:
                    exist = True
                    break
            if not exist:
                return False
        
        while idx < len(word):
            nxt_candi = []
            for cand in candi:
                pos_i, pos_j = cand[-1][0], cand[-1][1]
                checklist = dir_dic[cand[-1][-1]] # 확인해야 할 위치 리스트
                for check in checklist:
                    nxt_i, nxt_j = pos_i + check[0],  pos_j + check[1]
                    # 다음 char 발견
                    if (-1 < nxt_i < m) and (-1 < nxt_j <n) and board[nxt_i][nxt_j] == word[idx] and [nxt_i, nxt_j] not in [_[:2] for _ in cand]:
                        nxt_candi.append(cand + [[nxt_i, nxt_j, dir_dic_nxt[str(check)]]])

            if len(nxt_candi) == 0:
                return False
            candi = nxt_candi
            idx += 1

        return True

2021

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