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题目
给定一个 m x n 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","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "SEE"
输出：true
示例3
输入：board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCB"
输出：false
思路
分析题意，可以得出一些简单的理论，board 中的任何一个位置，都可能作为 word 的起点，向 上、下、左、右 四个方向前进，而每次前进的方向，不能在 走过的路径 上。
如果假设，从坐标 [x, y] 开始，能够搜索到单词 word，那么必然有这样一个结论：
`[x, y]` 作为起点，`board[x][y]` 必然与 `word` 的首字符 `word.charAt(0)` 相等
同时，`[x, y]` 的 `上、下、左、右` 四个方向，必然也存在某个位置（假设为 [dx, dy]），`board[dx][dy]` 与 `word.charAt(1)` 相等
...
依次类推，可以得出一个校验函数 check(x, y, idx)，表示从 [x, y] 开始，能否搜索到 word[idx, idx + 1, ...]
利用这个函数，我们以 board 的每个位置作为起点，分别校验 check(x, y, 0)，如果存在一个最终结果为 true，则说明搜索成功；如果所有的校验都完成后，依然没有搜索到完整的 word，则说明 board 不存在 word;
DFS完整代码
/**
* @param {character[][]} board
* @param {string} word
* @return {boolean}
*/
var exist = function (board, word) {
let m = board.length, n = board[0].length;
// 定义一个访问数组，规格 和 board 一样
const visited = new Array(m).fill(0).map(item => new Array(n).fill(false));
// 四个方向
const directions = [[0, -1], [0, 1], [1, 0], [-1, 0]]
// 检查 从 board[x][y] 开始，能否搜索到 word[k, k + 1, ...] 之后的子串
const check = (x, y, idx) => {
// 如果当前位置不匹配，说明搜索失败
if(board[x][y] != word.charAt(idx)) {
return false;
} else if(idx == word.length - 1) {
// 如果当前配置匹配成功，且匹配进行到了最后一个位置，说明搜索成功
// board[x][y] == word.charAt(word.length - 1)
return true;
}
// 在本次循环中，将当前位置标记为 已访问
visited[x][y] = true;
let result = false;
for(let [dx, dy] of directions) {
// 获取新的位置
let newi = x + dx, newy = y + dy;
// 新位置不能越界
if(newi >= 0 && newi < m && newy >= 0 && newy < n) {
// 不能走已访问的位置
if(!visited[newi][newy]){
// 递归再次校验下一个字符
let flag = check(newi, newy, idx + 1);
// 这里如果返回为true，认为存在某个方向，可继续进行搜索
if(flag) {
result = true;
break;
}
}
}
}
// 需要在使用完毕后，将当前 x，y 的已访问标记删除
visited[x][y] = false;
return result;
}
for(let i = 0; i < m; i++) {
for(let j = 0; j < n; j++) {
// 从起点开始，搜索 word
let flag = check(i, j, 0);
// 这里如果为 true， 说明从0开始，可以一直搜索到 word 的尾部
// 搜索成功
if(flag) {
return true;
}
}
}
// 最后没有搜索成功的话，默认搜索失败
return false;
};
小结
DFS 回溯算法，往往时间复杂度会很高，要注意不必要的递归，进行剪枝
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