一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/word-search给定一个 mxn二维字符网格 board和一个字符串单词 word。如果 word存在于网格中，返回true；否则，返回false。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不允许被重复使用。示例1：输入：board=[["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]],word="ABCCED"输出：true示例2：输入：board=[["A","B",
一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/number-of-provinces有n个城市，其中一些彼此相连，另一些没有相连。如果城市a与城市b直接相连，且城市b与城市c直接相连，那么城市a与城市c间接相连。省份是一组直接或间接相连的城市，组内不含其他没有相连的城市。给你一个nxn的矩阵isConnected，其中isConnected[i][j]=1表示第i个城市和第j个城市直接相连，而isConnected[i][j]=0表示二者不直接相连。返回矩阵中省份的数量。示例1：输入：isConnected=[[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1]]输
一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/word-search给定一个 mxn二维字符网格 board和一个字符串单词 word。如果 word存在于网格中，返回true；否则，返回false。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不允许被重复使用。示例1：输入：board=[["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]],word="ABCCED"输出：true示例2：输入：board=[["A","B",
一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/number-of-provinces有n个城市，其中一些彼此相连，另一些没有相连。如果城市a与城市b直接相连，且城市b与城市c直接相连，那么城市a与城市c间接相连。省份是一组直接或间接相连的城市，组内不含其他没有相连的城市。给你一个nxn的矩阵isConnected，其中isConnected[i][j]=1表示第i个城市和第j个城市直接相连，而isConnected[i][j]=0表示二者不直接相连。返回矩阵中省份的数量。示例1：输入：isConnected=[[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1]]输
一、深度优先遍历深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。我们从这里可以看到，这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入，而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。具体算法表述如下：1、访问初始结点v，并标记结点v为已访问。2、查找结点v的第一个邻接结点w。3、若w存在，则继续执行4，否则算法结束。4、若w未被访问，对w进行深度优先遍历递归（即把w当做另一个v，然后进行步骤123）
一、深度优先遍历深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。我们从这里可以看到，这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入，而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。具体算法表述如下：1、访问初始结点v，并标记结点v为已访问。2、查找结点v的第一个邻接结点w。3、若w存在，则继续执行4，否则算法结束。4、若w未被访问，对w进行深度优先遍历递归（即把w当做另一个v，然后进行步骤123）
