Как найти список возможных слов из буквенной матрицы [Boggle Solver] - PullRequest
373 голосов
/ 14 апреля 2009

В последнее время я играю в игру на своем iPhone под названием Scramble. Некоторые из вас могут знать эту игру как Boggle. По сути, когда игра начинается, вы получаете матрицу букв примерно так:

F X I E
A M L O
E W B X
A S T U

Цель игры - найти как можно больше слов, которые можно составить, объединяя буквы. Вы можете начать с любой буквы, и все буквы, которые ее окружают, являются честной игрой, а затем, как только вы перейдете к следующей букве, все буквы, которые окружают эту букву, являются честной игрой, , за исключением любых ранее использованных букв . Так, например, в приведенной выше таблице я мог бы найти слова LOB, TUX, SEA, FAME и т. Д. Слова должны содержать не менее 3 символов и не более NxN символов, что было бы 16 в этой игре, но может варьироваться в некоторых реализациях. Хотя эта игра веселая и затягивающая, я, видимо, не очень хорош в этом, и я хотел немного обмануть, создав программу, которая дала бы мне наилучшие возможные слова (чем длиннее слово, тем больше очков вы получите).

Sample Boggle
(источник: boggled.org )

Я, к сожалению, не очень хорош с алгоритмами или их эффективностью и так далее. Моя первая попытка использует словарь , такой как этот (~ 2.3MB), и выполняет линейный поиск, пытаясь сопоставить комбинации со словарными статьями. Для поиска возможных слов требуется очень много времени, и, поскольку вы получаете только 2 минуты за раунд, этого просто недостаточно.

Мне интересно посмотреть, могут ли какие-либо Stackoverflowers предложить более эффективные решения. Я в основном ищу решения, использующие Big 3 Ps: Python, PHP и Perl, хотя что-нибудь с Java или C ++ тоже здорово, так как скорость важна.

ТЕКУЩИЕ РЕШЕНИЯ :

  • Адам Розенфилд, Питон, ~ 20 с
  • Джон Фухи, Python, ~ 3 с
  • Кент Фредрик, Perl, ~ 1с
  • Дариус Бэкон, Питон, ~ 1с
  • rvarcher, VB.NET (прямая ссылка) , ~ 1 с
  • Паоло Бергантино, PHP (прямая ссылка) , ~ 5 с (~ 2 с локально)

Ответы [ 35 ]

1 голос
/ 13 мая 2012

У меня реализовано решение в OCaml . Он предварительно компилирует словарь в виде дерева и использует частоты двухбуквенных последовательностей для устранения краев, которые никогда не могут появиться в слове, чтобы ускорить обработку.

Это решает вашу примерную плату за 0,35 мс (с дополнительным временем запуска 6 мс, которое в основном связано с загрузкой дерева в память).

Найдено решений:

["swami"; "emile"; "limbs"; "limbo"; "limes"; "amble"; "tubs"; "stub";
 "swam"; "semi"; "seam"; "awes"; "buts"; "bole"; "boil"; "west"; "east";
 "emil"; "lobs"; "limb"; "lime"; "lima"; "mesa"; "mews"; "mewl"; "maws";
 "milo"; "mile"; "awes"; "amie"; "axle"; "elma"; "fame"; "ubs"; "tux"; "tub";
 "twa"; "twa"; "stu"; "saw"; "sea"; "sew"; "sea"; "awe"; "awl"; "but"; "btu";
 "box"; "bmw"; "was"; "wax"; "oil"; "lox"; "lob"; "leo"; "lei"; "lie"; "mes";
 "mew"; "mae"; "maw"; "max"; "mil"; "mix"; "awe"; "awl"; "elm"; "eli"; "fax"]
1 голос
/ 03 мая 2016

Я знаю, что я действительно опаздываю на вечеринке, но я реализовал, как упражнение по кодированию, решатель ошибок в нескольких языках программирования (C ++, Java, Go, C #, Python, Ruby, JavaScript, Julia, Lua, PHP, Perl) и я подумал, что кому-то это может быть интересно, поэтому оставляю ссылку здесь https://github.com/AmokHuginnsson/boggle-solvers

1 голос
/ 19 июня 2018

Вот решение Использование предопределенных слов в наборе инструментов NLTK NLTK имеет пакет nltk.corpus, так как у нас есть пакет, называемый словами, и он содержит более двух слов английского языка, которые вы можете просто использовать в своей программе.

После создания вашей матрицы преобразуйте ее в массив символов и выполните этот код

import nltk
from nltk.corpus import words
from collections import Counter

def possibleWords(input, charSet):
    for word in input:
        dict = Counter(word)
        flag = 1
        for key in dict.keys():
            if key not in charSet:
                flag = 0
        if flag == 1 and len(word)>5: #its depends if you want only length more than 5 use this otherwise remove that one. 
            print(word)


nltk.download('words')
word_list = words.words()
# prints 236736
print(len(word_list))
charSet = ['h', 'e', 'l', 'o', 'n', 'v', 't']
possibleWords(word_list, charSet)

Выход:

eleven
eleventh
elevon
entente
entone
ethene
ethenol
evolve
evolvent
hellhole
helvell
hooven
letten
looten
nettle
nonene
nonent
nonlevel
notelet
novelet
novelette
novene
teenet
teethe
teevee
telethon
tellee
tenent
tentlet
theelol
toetoe
tonlet
toothlet
tootle
tottle
vellon
velvet
velveteen
venene
vennel
venthole
voeten
volent
volvelle
volvent
voteen

Надеюсь, ты понял.

1 голос
/ 16 октября 2014

Решение Node.JS JavaScript. Вычисляет все 100 уникальных слов менее чем за секунду, включая чтение файла словаря (MBA 2012).

Выход:
[ "FAM", "Tux", "тубы", "FAE", "ELI", "Эле", "ELB", "С", "С", "ПАВ", "АМИ", "SWA",» SWA», "AME", "SEA", "SEW", "AES", "Шило", "AWE", "SEA", "АВВА", "MIX", "MIL", "АСТ", "ASE" , "МАХ", "ДЕД", "MAW", "МЭВР", "AWE", "МЭС", "AWL", "ЛОЖЬ", "LIM", "АВВА", "AES", "НО",» BLO», "WAS", "WAE", "WEA", "LEI", "LEO", "LOB", "LOX", "ОРЭ", "OIL", "ОЛМ", "WEA", "WAE" , "ВОСК", "WAF", "MILO", "ИСТ", "Wame", "ТВАС", "TWAE", "ЭМИЛЬ", "WEAM", "ОИМЭ", "AXIL", "WEST",» TWAE», "КОНЕЧНОСТИ", "Wase", "WAST", "BLEO", "STUB", "BOIL", "ствол", "LIME", "ССРВ", "ЛИМА", "MESA", "ныть" , "ОСЬ", "FAME", "АЕС", "МИЛЯ", "AMIL", "Seax", "ШВА", "SEMI", "поплыл", "AMBO", "AMLI", "AXILE",» иноходь», "SWAMI", "AWEST", "AWEST", "Limax", "LIMES", "лимба", "подвешенном", "Embox", "SEMBLE", "эмболия", "переворачиваться", "FAMBLE" ]

Код:

var fs = require('fs')

var Node = function(value, row, col) {
    this.value = value
    this.row = row
    this.col = col
}

var Path = function() {
    this.nodes = []
}

Path.prototype.push = function(node) {
    this.nodes.push(node)
    return this
}

Path.prototype.contains = function(node) {
    for (var i = 0, ii = this.nodes.length; i < ii; i++) {
        if (this.nodes[i] === node) {
            return true
        }
    }

    return false
}

Path.prototype.clone = function() {
    var path = new Path()
    path.nodes = this.nodes.slice(0)
    return path
}

Path.prototype.to_word = function() {
    var word = ''

    for (var i = 0, ii = this.nodes.length; i < ii; ++i) {
        word += this.nodes[i].value
    }

    return word
}

var Board = function(nodes, dict) {
    // Expects n x m array.
    this.nodes = nodes
    this.words = []
    this.row_count = nodes.length
    this.col_count = nodes[0].length
    this.dict = dict
}

Board.from_raw = function(board, dict) {
    var ROW_COUNT = board.length
      , COL_COUNT = board[0].length

    var nodes = []

    // Replace board with Nodes
    for (var i = 0, ii = ROW_COUNT; i < ii; ++i) {
        nodes.push([])
        for (var j = 0, jj = COL_COUNT; j < jj; ++j) {
            nodes[i].push(new Node(board[i][j], i, j))
        }
    }

    return new Board(nodes, dict)
}

Board.prototype.toString = function() {
    return JSON.stringify(this.nodes)
}

Board.prototype.update_potential_words = function(dict) {
    for (var i = 0, ii = this.row_count; i < ii; ++i) {
        for (var j = 0, jj = this.col_count; j < jj; ++j) {
            var node = this.nodes[i][j]
              , path = new Path()

            path.push(node)

            this.dfs_search(path)
        }
    }
}

Board.prototype.on_board = function(row, col) {
    return 0 <= row && row < this.row_count && 0 <= col && col < this.col_count
}

Board.prototype.get_unsearched_neighbours = function(path) {
    var last_node = path.nodes[path.nodes.length - 1]

    var offsets = [
        [-1, -1], [-1,  0], [-1, +1]
      , [ 0, -1],           [ 0, +1]
      , [+1, -1], [+1,  0], [+1, +1]
    ]

    var neighbours = []

    for (var i = 0, ii = offsets.length; i < ii; ++i) {
        var offset = offsets[i]
        if (this.on_board(last_node.row + offset[0], last_node.col + offset[1])) {

            var potential_node = this.nodes[last_node.row + offset[0]][last_node.col + offset[1]]
            if (!path.contains(potential_node)) {
                // Create a new path if on board and we haven't visited this node yet.
                neighbours.push(potential_node)
            }
        }
    }

    return neighbours
}

Board.prototype.dfs_search = function(path) {
    var path_word = path.to_word()

    if (this.dict.contains_exact(path_word) && path_word.length >= 3) {
        this.words.push(path_word)
    }

    var neighbours = this.get_unsearched_neighbours(path)

    for (var i = 0, ii = neighbours.length; i < ii; ++i) {
        var neighbour = neighbours[i]
        var new_path = path.clone()
        new_path.push(neighbour)

        if (this.dict.contains_prefix(new_path.to_word())) {
            this.dfs_search(new_path)
        }
    }
}

var Dict = function() {
    this.dict_array = []

    var dict_data = fs.readFileSync('./web2', 'utf8')
    var dict_array = dict_data.split('\n')

    for (var i = 0, ii = dict_array.length; i < ii; ++i) {
        dict_array[i] = dict_array[i].toUpperCase()
    }

    this.dict_array = dict_array.sort()
}

Dict.prototype.contains_prefix = function(prefix) {
    // Binary search
    return this.search_prefix(prefix, 0, this.dict_array.length)
}

Dict.prototype.contains_exact = function(exact) {
    // Binary search
    return this.search_exact(exact, 0, this.dict_array.length)
}

Dict.prototype.search_prefix = function(prefix, start, end) {
    if (start >= end) {
        // If no more place to search, return no matter what.
        return this.dict_array[start].indexOf(prefix) > -1
    }

    var middle = Math.floor((start + end)/2)

    if (this.dict_array[middle].indexOf(prefix) > -1) {
        // If we prefix exists, return true.
        return true
    } else {
        // Recurse
        if (prefix <= this.dict_array[middle]) {
            return this.search_prefix(prefix, start, middle - 1)
        } else {
            return this.search_prefix(prefix, middle + 1, end)
        }
    }
}

Dict.prototype.search_exact = function(exact, start, end) {
    if (start >= end) {
        // If no more place to search, return no matter what.
        return this.dict_array[start] === exact
    }

    var middle = Math.floor((start + end)/2)

    if (this.dict_array[middle] === exact) {
        // If we prefix exists, return true.
        return true
    } else {
        // Recurse
        if (exact <= this.dict_array[middle]) {
            return this.search_exact(exact, start, middle - 1)
        } else {
            return this.search_exact(exact, middle + 1, end)
        }
    }
}

var board = [
    ['F', 'X', 'I', 'E']
  , ['A', 'M', 'L', 'O']
  , ['E', 'W', 'B', 'X']
  , ['A', 'S', 'T', 'U']
]

var dict = new Dict()

var b = Board.from_raw(board, dict)
b.update_potential_words()
console.log(JSON.stringify(b.words.sort(function(a, b) {
    return a.length - b.length
})))
1 голос
/ 20 августа 2015

Итак, я хотел добавить еще один способ решения этой проблемы, так как все любят PHP. Я хотел бы провести небольшой рефакторинг, например, использовать сопоставление регулярных выражений для файла словаря, но сейчас я просто загружаю весь файл словаря в wordList.

Я сделал это, используя идею связанного списка. Каждый узел имеет символьное значение, значение местоположения и следующий указатель.

Значение местоположения - то, как я узнал, связаны ли два узла.

1     2     3     4
11    12    13    14
21    22    23    24
31    32    33    34

Итак, используя эту сетку, я знаю, что два узла соединены, если местоположение первого узла равно расположению второго узла +/- 1 для той же строки, +/- 9, 10, 11 для строки выше и ниже.

Я использую рекурсию для основного поиска. Он берет слово из wordList, находит все возможные начальные точки, а затем рекурсивно находит следующее возможное соединение, имея в виду, что он не может перейти в местоположение, которое он уже использует (именно поэтому я добавляю $ notInLoc).

Во всяком случае, я знаю, что для этого нужно провести некоторый рефакторинг, и мне хотелось бы услышать мысли о том, как сделать его чище, но он дает правильные результаты на основе файла словаря, который я использую. В зависимости от количества гласных и комбинаций на доске, это может занять от 3 до 6 секунд. Я знаю, что как только я выполню preg_match со словарем, это значительно уменьшится.

<?php
    ini_set('xdebug.var_display_max_depth', 20);
    ini_set('xdebug.var_display_max_children', 1024);
    ini_set('xdebug.var_display_max_data', 1024);

    class Node {
        var $loc;

        function __construct($value) {
            $this->value = $value;
            $next = null;
        }
    }

    class Boggle {
        var $root;
        var $locList = array (1, 2, 3, 4, 11, 12, 13, 14, 21, 22, 23, 24, 31, 32, 33, 34);
        var $wordList = [];
        var $foundWords = [];

        function __construct($board) {
            // Takes in a board string and creates all the nodes
            $node = new Node($board[0]);
            $node->loc = $this->locList[0];
            $this->root = $node;
            for ($i = 1; $i < strlen($board); $i++) {
                    $node->next = new Node($board[$i]);
                    $node->next->loc = $this->locList[$i];
                    $node = $node->next;
            }
            // Load in a dictionary file
            // Use regexp to elimate all the words that could never appear and load the 
            // rest of the words into wordList
            $handle = fopen("dict.txt", "r");
            if ($handle) {
                while (($line = fgets($handle)) !== false) {
                    // process the line read.
                    $line = trim($line);
                    if (strlen($line) > 2) {
                        $this->wordList[] = trim($line);
                    }
                }
                fclose($handle);
            } else {
                // error opening the file.
                echo "Problem with the file.";
            } 
        }

        function isConnected($node1, $node2) {
        // Determines if 2 nodes are connected on the boggle board

            return (($node1->loc == $node2->loc + 1) || ($node1->loc == $node2->loc - 1) ||
               ($node1->loc == $node2->loc - 9) || ($node1->loc == $node2->loc - 10) || ($node1->loc == $node2->loc - 11) ||
               ($node1->loc == $node2->loc + 9) || ($node1->loc == $node2->loc + 10) || ($node1->loc == $node2->loc + 11)) ? true : false;

        }

        function find($value, $notInLoc = []) {
            // Returns a node with the value that isn't in a location
            $current = $this->root;
            while($current) {
                if ($current->value == $value && !in_array($current->loc, $notInLoc)) {
                    return $current;
                }
                if (isset($current->next)) {
                    $current = $current->next;
                } else {
                    break;
                }
            }
            return false;
        }

        function findAll($value) {
            // Returns an array of nodes with a specific value
            $current = $this->root;
            $foundNodes = [];
            while ($current) {
                if ($current->value == $value) {
                    $foundNodes[] = $current;
                }
                if (isset($current->next)) {
                    $current = $current->next;
                } else {
                    break;
                }
            }
            return (empty($foundNodes)) ? false : $foundNodes;
        }

        function findAllConnectedTo($node, $value, $notInLoc = []) {
            // Returns an array of nodes that are connected to a specific node and 
            // contain a specific value and are not in a certain location
            $nodeList = $this->findAll($value);
            $newList = [];
            if ($nodeList) {
                foreach ($nodeList as $node2) {
                    if (!in_array($node2->loc, $notInLoc) && $this->isConnected($node, $node2)) {
                        $newList[] = $node2;
                    }
                }
            }
            return (empty($newList)) ? false : $newList;
        }



        function inner($word, $list, $i = 0, $notInLoc = []) {
            $i++;
            foreach($list as $node) {
                $notInLoc[] = $node->loc;
                if ($list2 = $this->findAllConnectedTo($node, $word[$i], $notInLoc)) {
                    if ($i == (strlen($word) - 1)) {
                        return true;
                    } else {
                        return $this->inner($word, $list2, $i, $notInLoc);
                    }
                }
            }
            return false;
        }

        function findWord($word) {
            if ($list = $this->findAll($word[0])) {
                return $this->inner($word, $list);
            }
            return false;
        }

        function findAllWords() {
            foreach($this->wordList as $word) {
                if ($this->findWord($word)) {
                    $this->foundWords[] = $word;
                }
            }
        }

        function displayBoard() {
            $current = $this->root;
            for ($i=0; $i < 4; $i++) {
                echo $current->value . " " . $current->next->value . " " . $current->next->next->value . " " . $current->next->next->next->value . "<br />";
                if ($i < 3) {
                    $current = $current->next->next->next->next;
                }
            }
        }

    }

    function randomBoardString() {
        return substr(str_shuffle(str_repeat("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", 16)), 0, 16);
    }

    $myBoggle = new Boggle(randomBoardString());
    $myBoggle->displayBoard();
    $x = microtime(true);
    $myBoggle->findAllWords();
    $y = microtime(true);
    echo ($y-$x);
    var_dump($myBoggle->foundWords);

    ?>
0 голосов
/ 21 июля 2018

Это решение также дает направление для поиска на данной доске

Algo:

1. Uses trie to save all the word in the english to fasten the search
2. The uses DFS to search the words in Boggle

Выход:

Found "pic" directions from (4,0)(p) go  → →
Found "pick" directions from (4,0)(p) go  → → ↑
Found "pickman" directions from (4,0)(p) go  → → ↑ ↑ ↖ ↑
Found "picket" directions from (4,0)(p) go  → → ↑ ↗ ↖
Found "picked" directions from (4,0)(p) go  → → ↑ ↗ ↘
Found "pickle" directions from (4,0)(p) go  → → ↑ ↘ →

Код:

from collections import defaultdict
from nltk.corpus import words
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

english_words = words.words()

# If you wan to remove stop words
# stop_words = set(stopwords.words('english'))
# english_words = [w for w in english_words if w not in stop_words]

boggle = [
    ['c', 'n', 't', 's', 's'],
    ['d', 'a', 't', 'i', 'n'],
    ['o', 'o', 'm', 'e', 'l'],
    ['s', 'i', 'k', 'n', 'd'],
    ['p', 'i', 'c', 'l', 'e']
]

# Instead of X and Y co-ordinates
# better to use Row and column
lenc = len(boggle[0])
lenr = len(boggle)

# Initialize trie datastructure
trie_node = {'valid': False, 'next': {}}

# lets get the delta to find all the nighbors
neighbors_delta = [
    (-1,-1, "↖"),
    (-1, 0, "↑"),
    (-1, 1, "↗"),
    (0, -1, "←"),
    (0,  1, "→"),
    (1, -1, "↙"),
    (1,  0, "↓"),
    (1,  1, "↘"),
]


def gen_trie(word, node):
    """udpates the trie datastructure using the given word"""
    if not word:
        return

    if word[0] not in node:
        node[word[0]] = {'valid': len(word) == 1, 'next': {}}

    # recursively build trie
    gen_trie(word[1:], node[word[0]])


def build_trie(words, trie):
    """Builds trie data structure from the list of words given"""
    for word in words:
        gen_trie(word, trie)
    return trie


def get_neighbors(r, c):
    """Returns the neighbors for a given co-ordinates"""
    n = []
    for neigh in neighbors_delta:
        new_r = r + neigh[0]
        new_c = c + neigh[1]

        if (new_r >= lenr) or (new_c >= lenc) or (new_r < 0) or (new_c < 0):
            continue
        n.append((new_r, new_c, neigh[2]))
    return n


def dfs(r, c, visited, trie, now_word, direction):
    """Scan the graph using DFS"""
    if (r, c) in visited:
        return

    letter = boggle[r][c]
    visited.append((r, c))

    if letter in trie:
        now_word += letter

        if trie[letter]['valid']:
            print('Found "{}" {}'.format(now_word, direction))

        neighbors = get_neighbors(r, c)
        for n in neighbors:
            dfs(n[0], n[1], visited[::], trie[letter], now_word, direction + " " + n[2])


def main(trie_node):
    """Initiate the search for words in boggle"""
    trie_node = build_trie(english_words, trie_node)

    # print the board
    print("Given board")
    for i in range(lenr):print (boggle[i])
    print ('\n')

    for r in range(lenr):
        for c in range(lenc):
            letter = boggle[r][c]
            dfs(r, c, [], trie_node, '', 'directions from ({},{})({}) go '.format(r, c, letter))


if __name__ == '__main__':
    main(trie_node)
0 голосов
/ 22 июня 2017

Это решение, которое я придумал для решения непростой проблемы. Я предполагаю, что это самый "питонический" способ сделать что-то:

from itertools import combinations
from itertools import izip
from math import fabs

def isAllowedStep(current,step,length,doubleLength):
            # for step == length -1 not to be 0 => trivial solutions are not allowed
    return length > 1 and \
           current + step < doubleLength and current - step > 0 and \
           ( step == 1 or step == -1 or step <= length+1 or step >= length - 1)

def getPairwiseList(someList):
    iterableList = iter(someList)
    return izip(iterableList, iterableList)

def isCombinationAllowed(combination,length,doubleLength):

    for (first,second) in  getPairwiseList(combination):
        _, firstCoordinate = first
        _, secondCoordinate = second
        if not isAllowedStep(firstCoordinate, fabs(secondCoordinate-firstCoordinate),length,doubleLength):
            return False
    return True

def extractSolution(combinations):
    return ["".join([x[0] for x in combinationTuple]) for combinationTuple in combinations]


length = 4
text = tuple("".join("fxie amlo ewbx astu".split()))
textIndices = tuple(range(len(text)))
coordinates = zip(text,textIndices)

validCombinations = [combination for combination in combinations(coordinates,length) if isCombinationAllowed(combination,length,length*length)]
solution = extractSolution(validCombinations)

Эту часть я любезно советую вам не использовать для всех возможных совпадений , но на самом деле это даст возможность проверить, действительно ли сгенерированные вами слова соответствуют действительности:

import mechanize
def checkWord(word):
    url = "https://en.oxforddictionaries.com/search?filter=dictionary&query="+word
    br = mechanize.Browser()
    br.set_handle_robots(False)
    response = br.open(url)
    text = response.read()
    return "no exact matches"  not in text.lower()

print [valid for valid in solution[:10] if checkWord(valid)]
0 голосов
/ 03 января 2017
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * @author Sujeet Kumar (mrsujeet@gmail.com) It prints out all strings that can
 *         be formed by moving left, right, up, down, or diagonally and exist in
 *         a given dictionary , without repeating any cell. Assumes words are
 *         comprised of lower case letters. Currently prints words as many times
 *         as they appear, not just once. *
 */

public class BoggleGame 
{
  /* A sample 4X4 board/2D matrix */
  private static char[][] board = { { 's', 'a', 's', 'g' },
                                  { 'a', 'u', 't', 'h' }, 
                                  { 'r', 't', 'j', 'e' },
                                  { 'k', 'a', 'h', 'e' }
};

/* A sample dictionary which contains unique collection of words */
private static Set<String> dictionary = new HashSet<String>();

private static boolean[][] visited = new boolean[board.length][board[0].length];

public static void main(String[] arg) {
    dictionary.add("sujeet");
    dictionary.add("sarthak");
    findWords();

}

// show all words, starting from each possible starting place
private static void findWords() {
    for (int i = 0; i < board.length; i++) {
        for (int j = 0; j < board[i].length; j++) {
            StringBuffer buffer = new StringBuffer();
            dfs(i, j, buffer);
        }

    }

}

// run depth first search starting at cell (i, j)
private static void dfs(int i, int j, StringBuffer buffer) {
    /*
     * base case: just return in recursive call when index goes out of the
     * size of matrix dimension
     */
    if (i < 0 || j < 0 || i > board.length - 1 || j > board[i].length - 1) {
        return;
    }

    /*
     * base case: to return in recursive call when given cell is already
     * visited in a given string of word
     */
    if (visited[i][j] == true) { // can't visit a cell more than once
        return;
    }

    // not to allow a cell to reuse
    visited[i][j] = true;

    // combining cell character with other visited cells characters to form
    // word a potential word which may exist in dictionary
    buffer.append(board[i][j]);

    // found a word in dictionary. Print it.
    if (dictionary.contains(buffer.toString())) {
        System.out.println(buffer);
    }

    /*
     * consider all neighbors.For a given cell considering all adjacent
     * cells in horizontal, vertical and diagonal direction
     */
    for (int k = i - 1; k <= i + 1; k++) {
        for (int l = j - 1; l <= j + 1; l++) {
            dfs(k, l, buffer);

        }

    }
    buffer.deleteCharAt(buffer.length() - 1);
    visited[i][j] = false;
  }
}
0 голосов
/ 28 июля 2012

Вот моя реализация Java: https://github.com/zouzhile/interview/blob/master/src/com/interview/algorithms/tree/BoggleSolver.java

Построение Trie заняло 0 часов, 0 минут, 1 секунду, 532 миллисекунды
Поиск слова занял 0 часов, 0 минут, 0 секунд, 92 миллисекунды

eel eeler eely eer eke eker eld eleut elk ell 
elle epee epihippus ere erept err error erupt eurus eye 
eyer eyey hip hipe hiper hippish hipple hippus his hish 
hiss hist hler hsi ihi iphis isis issue issuer ist 
isurus kee keek keeker keel keeler keep keeper keld kele 
kelek kelep kelk kell kelly kelp kelper kep kepi kept 
ker kerel kern keup keuper key kyl kyle lee leek 
leeky leep leer lek leo leper leptus lepus ler leu 
ley lleu lue lull luller lulu lunn lunt lunule luo 
lupe lupis lupulus lupus lur lure lurer lush lushly lust 
lustrous lut lye nul null nun nupe nurture nurturer nut 
oer ore ort ouphish our oust out outpeep outpeer outpipe 
outpull outpush output outre outrun outrush outspell outspue outspurn outspurt 
outstrut outstunt outsulk outturn outusure oyer pee peek peel peele 
peeler peeoy peep peeper peepeye peer pele peleus pell peller 
pelu pep peplus pepper pepperer pepsis per pern pert pertussis 
peru perule perun peul phi pip pipe piper pipi pipistrel 
pipistrelle pipistrellus pipper pish piss pist plup plus plush ply 
plyer psi pst puerer pul pule puler pulk pull puller 
pulley pullus pulp pulper pulu puly pun punt pup puppis 
pur pure puree purely purer purr purre purree purrel purrer 
puru purupuru pus push puss pustule put putt puture ree 
reek reeker reeky reel reeler reeper rel rely reoutput rep 
repel repeller repipe reply repp reps reree rereel rerun reuel 
roe roer roey roue rouelle roun roup rouper roust rout 
roy rue ruelle ruer rule ruler rull ruller run runt 
rupee rupert rupture ruru rus rush russ rust rustre rut 
shi shih ship shipper shish shlu sip sipe siper sipper 
sis sish sisi siss sissu sist sistrurus speel speer spelk 
spell speller splurt spun spur spurn spurrer spurt sput ssi 
ssu stre stree streek streel streeler streep streke streperous strepsis 
strey stroup stroy stroyer strue strunt strut stu stue stull 
stuller stun stunt stupe stupeous stupp sturnus sturt stuss stut 
sue suer suerre suld sulk sulker sulky sull sully sulu 
sun sunn sunt sunup sup supe super superoutput supper supple 
supplely supply sur sure surely surrey sus susi susu susurr 
susurrous susurrus sutu suture suu tree treey trek trekker trey 
troupe trouper trout troy true truer trull truller truly trun 
trush truss trust tshi tst tsun tsutsutsi tue tule tulle 
tulu tun tunu tup tupek tupi tur turn turnup turr 
turus tush tussis tussur tut tuts tutu tutulus ule ull 
uller ulu ululu unreel unrule unruly unrun unrust untrue untruly 
untruss untrust unturn unurn upper upperer uppish uppishly uppull uppush 
upspurt upsun upsup uptree uptruss upturn ure urn uro uru 
urus urushi ush ust usun usure usurer utu yee yeel 
yeld yelk yell yeller yelp yelper yeo yep yer yere 
yern yoe yor yore you youl youp your yourn yoy 

Примечание: Я использовал словарь и матрицу символов в начале этой темы. Код был запущен на моем MacBookPro, ниже приведена некоторая информация о машине.

Название модели: MacBook Pro
Идентификатор модели: MacBookPro8,1
Название процессора: Intel Core i5
Скорость процессора: 2,3 ГГц
Количество процессоров: 1
Общее количество ядер: 2
Кэш L2 (на ядро): 256 КБ
Кэш-память 3 уровня: 3 МБ
Память: 4 ГБ
Версия загрузочного ПЗУ: MBP81.0047.B0E
Версия SMC (система): 1.68f96

0 голосов
/ 01 декабря 2014
    package ProblemSolving;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * Given a 2-dimensional array of characters and a
 * dictionary in which a word can be searched in O(1) time.
 * Need to print all the words from array which are present
 * in dictionary. Word can be formed in any direction but
 * has to end at any edge of array.
 * (Need not worry much about the dictionary)
 */
public class DictionaryWord {
    private static char[][] matrix = new char[][]{
            {'a', 'f', 'h', 'u', 'n'},
            {'e', 't', 'a', 'i', 'r'},
            {'a', 'e', 'g', 'g', 'o'},
            {'t', 'r', 'm', 'l', 'p'}
    };
    private static int dim_x = matrix.length;
    private static int dim_y = matrix[matrix.length -1].length;
    private static Set<String> wordSet = new HashSet<String>();

    public static void main(String[] args) {
        //dictionary
        wordSet.add("after");
        wordSet.add("hate");
        wordSet.add("hair");
        wordSet.add("air");
        wordSet.add("eat");
        wordSet.add("tea");

        for (int x = 0; x < dim_x; x++) {
            for (int y = 0; y < dim_y; y++) {
                checkAndPrint(matrix[x][y] + "");
                int[][] visitedMap = new int[dim_x][dim_y];
                visitedMap[x][y] = 1;
                recursion(matrix[x][y] + "", visitedMap, x, y);
            }
        }
    }

    private static void checkAndPrint(String word) {
        if (wordSet.contains(word)) {
            System.out.println(word);
        }
    }

    private static void recursion(String word, int[][] visitedMap, int x, int y) {
        for (int i = Math.max(x - 1, 0); i < Math.min(x + 2, dim_x); i++) {
            for (int j = Math.max(y - 1, 0); j < Math.min(y + 2, dim_y); j++) {
                if (visitedMap[i][j] == 1) {
                    continue;
                } else {
                    int[][] newVisitedMap = new int[dim_x][dim_y];
                    for (int p = 0; p < dim_x; p++) {
                        for (int q = 0; q < dim_y; q++) {
                           newVisitedMap[p][q] = visitedMap[p][q];
                        }
                    }
                    newVisitedMap[i][j] = 1;
                    checkAndPrint(word + matrix[i][j]);
                    recursion(word + matrix[i][j], newVisitedMap, i, j);
                }
            }
        }
    }

}
...