Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from start to end, such that:

  1. Only one letter can be changed at a time
  2. Each intermediate word must exist in the dictionary

For example,

Given:
start ="hit"
end ="cog"
dict =["hot","dot","dog","lot","log"]

As one shortest transformation is"hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
return its length5.

Note:

    • Return 0 if there is no such transformation sequence.
    • All words have the same length.
    • All words contain only lowercase alphabetic characters.

题意:从一个词变为另一个词,每次只能变化一个字符,变化的中间词都在字典中,求最短的路径。

思路:图论中单源最短路,求单源最短路比较通用算法是BFS和Dijkstra,其区别在于BFS不能用于带权重图,而Dijkstra可以。另外,BFS和Dijkstra的区别是前者的时间复杂度是O(n),后者最多优化到O(mlogn),如果条件成立一般选择BFS。本题中,两字符串之间是无权重的,连通是1,不连通是无穷,故本题采用BFS方法。

首先,要进行图的映射,顶点是每个字符串,若是两个字符串相差1个字符且后者在dict中,就相连构成边;然后,将起点加入到队列中,遍历和其相差为1的字符串,将其加入到队列中,直到找到目标字符串(找不到就返回0)。这里值得注意的是:寻找和某一个字符相差1的字符串的方式,不是遍历字典中的每一个字符串,这样当字典中元素较多时,将会耗时严重。这次采用,对该字符串的每个位置上的字符,用26个字母进行替换,找到和其相差为1的所有字符串;还有一点值得注意的是,每次在字典中找到某一个字符串以后,要在字典中删除该字符串,这样可以避免重复查找(详细说明见这里)。以题中的例子为例,见下图:

如上图,每一层依次加入到队列中,只要先找到目标词语,就返回此时的值就行。参考了这里,代码如下:

 class Solution {
public:
int ladderLength(string start, string end, unordered_set<string> &dict)
{
queue<pair<string,int>> que;
que.push(make_pair(start,));
dict.erase(dict.find(start)); while( !que.empty())
{
auto val=que.front();
que.pop();
if(val.first==end) return val.second; for(int i=;i<val.first.size();++i)
{
string str=val.first;
for(int j=;j<;++j)
{
str[i]='a'+j;
if(dict.find(str) !=dict.end())
{
que.push(make_pair(str,val.second+));
dict.erase(str);
}
}
}
}
return ;
}
};

思路是一样的,换一种写法;

 class Solution {
public:
int ladderLength(string start, string end, unordered_set<string> &dict)
{
unordered_map<string,int> m;
queue<string> que;
m[start]=;
que.push(start); while( !que.empty())
{
string val=que.front();
que.pop(); for(int i=;i<val.size();++i)
{
string str=val;
for(int j=;j<;++j)
{
str[i]='a'+j;
if(dict.count(str)&&str==end)
return m[val]+;
if(dict.count(str)&& !m.count(str))
{
que.push(str);
m[str]=m[val]+;
}
}
}
}
return ;
}
};

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