一、主题说明给出一个m x n二维文字网格board和一个字符串单词word。 如果网格中存在word，则返回true。 否则，返回false。
单词必须按字母顺序由相邻xlmdds中的字符组成。 其中“相邻”xlmdds是水平相邻的xlmdds或垂直相邻的xlmdds。 同一xlmdds中的字符不能重复使用。
示例1 :
输入： board=[['A '、' b '、' c '、' E']、['S '、' f '、' c '、' S']、['A '、' d '、' E']、wood
输出：真
示例2 :
输入： board=[['A '、' b '、' c '、' E']、['S '、' f '、' c '、' S']、['A '、' d '、' E']、wood
输出：真
示例3 :
输入： board=[['A '、' b '、' c '、' E']、['S '、' f '、' c '、' S']、['A '、' d '、' E']、wood
输出： false
提示：
m==board.length
n=board[i].length
1=m，n=6
1=word.length=15
board和word只由大小写组成
二、解题思路函数DFS(I，j，k )表示判断能否从网格的) I，j )的位置检索单词word [ k . ]，其中，word [ k . ]表示字符串word为第k个字符如果可以搜索，则返回true；否则返回false。 函数DFS(I，j，k )的执行步骤如下。
如果board[i][j]！=s[k]，当前字符不一致，直接返回false。
如果当前正在访问字符串的末尾，且相应的字符匹配，则直接返回true。
否则，遍历当前位置的所有相邻位置。 如果可以从某个相邻位置出发搜索子字符串word[k 1.]，则返回true，否则返回false。
因此，在每个位置(I，j )调用函数DFS (I，j，0 )进行检查。 如果在一个位置返回true，则在网格中找到相应的单词，否则就找不到。
为了避免重复遍历同一位置，必须保留其他较大的可视数组(如board )，以确定是否访问了每个位置。 每次遍历相邻位置时，都必须跳过被访问的位置。
三、代码公共类解决方案{ publicbooleanexist (char [ ] board，String word ) { int m=board.length； int n=board[0].length； boolean [ ] [ ]可见性=new boolean [ m ] [ n ]； for(intI=0； im； I ) for(intj=0； jn； j ) )布尔标志=DFS (板，可见，I，j，word，0 )； if(flag ) {返回真； } }返回假； }BooleanDFS(char[][]board，boolean[][] visited，int i，int j，String s，int k ) if ) Board[I][j]！=s.charat(k ) ) {返回假； }elseif(k==s.length(-1 ) { return true； }可视[ I ] [ j ]=true； int [ ] [ ] directions={0，1 }、{ 0，-1}、{ 1，0 }、{-1，0 }； 布尔RS=假； for(int ) ) dir : directions intn ewi=idir (0； int newj=j dir[1]； if (newi=0newiboard.lengthnewj=0newjboard [0].length ) if (！ visited [ newi ] [ newj ] (布尔标志=DFS ) Board，visited，newi，newj，s，k 1 )； if(flag ) { rs=true； 布雷克； } } }可视[ I ] [ j ]=false； //回溯返回RS； }公共语音(字符串(args ) char ) ) board={'a '、' b '、' c '、' E'}、{'S '、' f '、' c } stririd 解决方案=new solution (； system.out.println (solution.exist ) word，word )； (四、复杂度分析时间复杂度：非常平缓的上界是o(Mn3(L )，其中m、n是网格的长度和宽度，l是字符串word的长度。 每次调用函数check时，除了可以首先进入四个分支外，剩下的时间最多进入三个分支(每个位置只能使用一次，所以走来的分支不能走回去)。 由于单词长度为l，Check(I，j，0 )的时间复杂度为o )3^L )，执行o ) Mn )次检查。 但是，由于剪枝的存在，遇到不一致或被访问的字符时会提前结束，递归过程结束。 因此，实际时间复杂度远远小于o(Mn3^L )
空间复杂性： o(Mn )。 我们追加开发了o(MN )的可视数组，同时堆栈深度最大为o ) min(L，Mn )。
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