Solve Word search 2

Author: KwonNayeon

word-search-ii/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+"""
+Constraints:
+- m == board.length
+- n == board[i].length
+- 1 <= m, n <= 12
+- board[i][j] is a lowercase English letter.
+- 1 <= words.length <= 3 * 10^4
+- 1 <= words[i].length <= 10
+- words[i] consists of lowercase English letters.
+- All the strings of words are unique.
+
+Time Complexity: O(W * N * 4^L)
+- W는 words의 개수
+- N은 board의 모든 cell (m * n)
+- L은 word의 길이
+- 각 단어마다 Word Search 1을 반복
+
+Space Complexity: O(L)
+- L은 word의 길이로, 재귀 호출 스택의 깊이
+
+Word search 1과의 차이점:
+- 단어 여러개를 동시에 찾아야 함
+- 찾은 모든 단어들을 리스트로 반환해야 함
+
+풀이방법:
+- Word search 1과 동일한 방법 + set(words)로 중복 제거
+
+노트:
+- 시간초과로 통과 안 됨
+- Trie 자료구조로 다시 풀어보기
+"""
+class Solution:
+    def findWords(self, board: List[List[str]], words: List[str]) -> List[str]:
+        words = list(set(words))
+        result = []
+
+        def exist(word):
+            rows, cols = len(board), len(board[0])
+
+            def dfs(i, j, k):
+                if k == len(word):
+                    return True
+
+                if (i < 0 or i >= rows or
+                    j < 0 or j >= cols or
+                    board[i][j] != word[k]):
+                    return False
+
+                temp = board[i][j]
+                board[i][j] = '#'
+
+                result = (dfs(i+1, j, k+1) or
+                dfs(i-1, j, k+1) or
+                dfs(i, j+1, k+1) or
+                dfs(i, j-1, k+1))
+
+                board[i][j] = temp
+                return result
+
+            for i in range(rows):
+                for j in range(cols):
+                    if board[i][j] == word[0]:
+                        if dfs(i, j, 0):
+                            return True
+            return False
+
+        for word in words:
+            if exist(word):
+                result.append(word)
+        return result

word-search/KwonNayeon.py

@@ -6,41 +6,39 @@
  4. word length is between 1 and 15 inclusive
  5. board and word contain only lowercase and uppercase English letters
 
-Time Complexity: O(N * 3^L)
+Time Complexity: O(N * 4^L)
  - N은 board의 모든 cell (m * n)
  - L은 word의 길이
- - 각 cell에서 시작하여 word의 각 글자마다 세방향으로 탐색 (이미 방문한 방향 제외)
+ - 각 cell에서 시작하여 word의 각 글자마다 네방향으로 탐색 (이미 방문한 방향 제외)
 
 Space Complexity: O(L)
  - L은 word의 길이로, 재귀 호출 스택의 깊이
-
-To Do:
- - DFS와 백트래킹 개념 복습하기
- - 다른 스터디원분들의 답안 참조하여 다른 풀이방법 복습하기
 """
 
 class Solution:
     def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
         rows, cols = len(board), len(board[0])
 
         def dfs(i, j, k):
+
+            # 단어를 모두 찾았으면 True 반환
             if k == len(word):
                 return True
 
-            if (i < 0 or i >= rows or 
+            if (i < 0 or i >= rows or       # 경계체크
                 j < 0 or j >= cols or 
-                board[i][j] != word[k]):
+                board[i][j] != word[k]):    # 현재 문자가 찾는 문자와 다름
                 return False
 
-            temp = board[i][j]
-            board[i][j] = '#'
+            temp = board[i][j]      # 현재 문자를 임시저장
+            board[i][j] = '#'       # 방문 표시
 
-            result = (dfs(i+1, j, k+1) or 
+            result = (dfs(i+1, j, k+1) or   # 상하좌우 네 방향 탐색
                      dfs(i-1, j, k+1) or 
                      dfs(i, j+1, k+1) or 
                      dfs(i, j-1, k+1))
 
-            board[i][j] = temp
+            board[i][j] = temp      # 백트래킹 (원래 문자로 복원)
             return result
 
         for i in range(rows):