题目：
给定一个二维网格 board 和一个字典中的单词列表 words，找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。
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在一个单词中不允许被重复使用。
示例:
输入:
words = ["oath","pea","eat","rain"] and board =
[
['o','a','a','n'],
['e','t','a','e'],
['i','h','k','r'],
['i','f','l','v']
]
输出: ["eat","oath"]
说明:
你可以假设所有输入都由小写字母 a-z 组成。
提示:
- 你需要优化回溯算法以通过更大数据量的测试。你能否早点停止回溯？
- 如果当前单词不存在于所有单词的前缀中，则可以立即停止回溯。什么样的数据结构可以有效地执行这样的操作？散列表是否可行？为什么？ 前缀树如何？如果你想学习如何实现一个基本的前缀树，请先查看这个问题： 实现Trie（前缀树）。
思路：
题目给了提示利用回溯法，如果当前单词不存在于所有单词的前缀中，则可以立即停止回溯。什么样的数据结构可以有效地执行这样的操作？散列表是否可行？为什么？ 前缀树如何？如果你想学习如何实现一个基本的前缀树，请先查看这个问题：原创 【leetcode-字符串】实现 Trie (前缀树)
java代码：
class Solution {
private static class Trie {
String word; //单词结束标志，到这里说明已经可以组成一个单词了。
Trie[] next = new Trie[26]; //每个节点都有26个节点
Trie append(char ch) {
if (next[ch - 'a'] == null) {
next[ch - 'a'] = new Trie();
}
return next[ch - 'a'];
}
}
private boolean[][] visited; //判断是否参加过
List<String> res = new ArrayList<>();
public List<String> findWords(char[][] board, String[] words) {
Trie root=new Trie();
for(String word:words){ //先把单词存入字典树当中
Trie cur=root;
char[] wd=word.toCharArray();
for(char c:wd){
cur=cur.append(c);
}
cur.word=word; //结束标志，说明到这里已经可以组成一个单词
}
res=new ArrayList<String>();
visited=new boolean[board.length][board[0].length];
for(int i=0;i<board.length;++i){ //对board每一个点都进行检索
for(int j=0;j<board[i].length;++j){
dfs(root,i,j,board);
}
}
Collections.sort(res); //需要对结果进行排序
return new ArrayList<String>(res);
}
public void dfs(Trie cur,int x,int y,char[][] board){
if(x<0||y<0||x>=board.length||y>=board[0].length||visited[x][y]){
return;
} //边界返回
cur=cur.next[board[x][y]-'a']; //延伸下一个节点
visited[x][y]=true; //把当前设置为走过 不可重复走
if(cur!=null){ //如果当前不为null的话 可以继续检索
if(cur.word!=null){ //说明到这里已经可以组成一个单词了
res.add(cur.word);
cur.word=null; //变成null是为了防止重复加入单词
}
dfs(cur,x+1,y,board); //四个方向检索
dfs(cur,x-1,y,board); //四个方向检索
dfs(cur,x,y+1,board); //四个方向检索
dfs(cur,x,y-1,board); //四个方向检索
}
visited[x][y]=false; //回溯，把visited置为false，供一个单词匹配时用
}
}
