GPT老师
针对单词搜索问题，提供的程式码片段存在几个逻辑和结构上的问题，这些问题可能会影
响程式的正确性和效率。以下是问题的详细审查以及如何解决这些问题以改善程式码：
每次DFS呼叫重新初始化visited：visited列表在不同的起始点和递回DFS呼叫中共享，这
可能会导致不正确的行为，因为对于一个新的起始点来说，应该有效的路径可能会由于从
之前搜索中留下的状态被认为是无效的。
在DFS中修改visited：visited列表通过追加访问过的节点来修改。然而，在回溯时，它
没有从visited中移除节点，导致路径跟踪不正确。
检查visited的效率：使用列表作为visited导致效率低下的检查（if (x, y) in visited
）。使用集合来进行常数时间的查找更好。
变量的范畴：变量m和n的指派不正确。正确的指派应该是m = len(board)和n = len(
board[0])，因为m通常代表矩阵中的行数，而n代表列数。
DFS的早期返回：如果DFS函数找不到单词，应该返回False，以确保在确定单词不存在于
板上之前探索所有路径。
DFS呼叫覆蓋：DFS呼叫没有处理导致解决方案的路径不正确继续搜索而没有适当回溯的情
况。
class Solution:
def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
if not board or not board[0]:
return False
m, n = len(board), len(board[0])
def dfs(x, y, index, visited):
if index == len(word):
return True
if x < 0 or x >= m or y < 0 or y >= n or board[x][y] != word[index
] or (x, y) in visited:
return False
visited.add((x, y))
res = (dfs(x + 1, y, index + 1, visited) or
dfs(x - 1, y, index + 1, visited) or
dfs(x, y + 1, index + 1, visited) or
dfs(x, y - 1, index + 1, visited))
visited.remove((x, y))
return res
for i in range(m):
for j in range(n):
if board[i][j] == word[0]:
if dfs(i, j, 0, set()):
return True
return False
Key improvements:
Introduced a set for visited to efficiently track visited cells.
Correctly reassigned m and n to match the matrix dimensions.
Implemented backtracking by adding and removing from visited within the DFS.
Ensured that all directions are explored, and only terminate early if the word
is found.