一、题目
1、算法题目
“给定两个单词beginWord和endWord,以及一个字典wordList,找出并返回所有从beginWord到endWrod之间的最短转换序列。”
题目链接:
来源:力扣(LeetCode)
链接: 126. 单词接龙 II - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
2、题目描述
按字典 wordList 完成从单词 beginWord 到单词 endWord 转化,一个表示此过程的 转换序列 是形式上像 beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk 这样的单词序列,并满足:
每对相邻的单词之间仅有单个字母不同。 转换过程中的每个单词 si(1 <= i <= k)必须是字典 wordList 中的单词。注意,beginWord 不必是字典 wordList 中的单词。 sk == endWord 给你两个单词 beginWord 和 endWord ,以及一个字典 wordList 。请你找出并返回所有从 beginWord 到 endWord 的 最短转换序列 ,如果不存在这样的转换序列,返回一个空列表。每个序列都应该以单词列表 [beginWord, s1, s2, ..., sk] 的形式返回。
示例 1: 输入:beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"] 输出:[["hit","hot","dot","dog","cog"],["hit","hot","lot","log","cog"]] 解释:存在 2 种最短的转换序列: "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog" "hit" -> "hot" -> "lot" -> "log" -> "cog" 复制代码
示例 2: 输入:beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"] 输出:[] 解释:endWord "cog" 不在字典 wordList 中,所以不存在符合要求的转换序列。 复制代码
二、解题
1、思路分析
这题是求两个单词的最短转换序列,首先可以想到的就是使用广度优先搜索算法。
把每个单词抽象为一个顶点,两个单词只可以改变一个字母进行转换,将满足条件的条件的点相连。
寻找最短转换序列,需要输出所有的最短路径,因此需要记录遍历路径,然后通过回溯算法得到所有的最短路径。
2、代码实现
代码参考:
import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Queue; import java.util.Set; public class Solution { public List<List<String>> findLadders(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) { List<List<String>> res = new ArrayList<>(); // 因为需要快速判断扩展出的单词是否在 wordList 里,因此需要将 wordList 存入哈希表,这里命名为「字典」 Set<String> dict = new HashSet<>(wordList); // 特殊用例判断 if (!dict.contains(endWord)) { return res; } dict.remove(beginWord); // 第 1 步:广度优先遍历建图 // 记录扩展出的单词是在第几次扩展的时候得到的,key:单词,value:在广度优先遍历的第几层 Map<String, Integer> steps = new HashMap<>(); steps.put(beginWord, 0); // 记录了单词是从哪些单词扩展而来,key:单词,value:单词列表,这些单词可以变换到 key ,它们是一对多关系 Map<String, List<String>> from = new HashMap<>(); int step = 1; boolean found = false; int wordLen = beginWord.length(); Queue<String> queue = new LinkedList<>(); queue.offer(beginWord); while (!queue.isEmpty()) { int size = queue.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { String currWord = queue.poll(); char[] charArray = currWord.toCharArray(); // 将每一位替换成 26 个小写英文字母 for (int j = 0; j < wordLen; j++) { char origin = charArray[j]; for (char c = 'a'; c <= 'z'; c++) { charArray[j] = c; String nextWord = String.valueOf(charArray); if (steps.containsKey(nextWord) && step == steps.get(nextWord)) { from.get(nextWord).add(currWord); } if (!dict.contains(nextWord)) { continue; } // 如果从一个单词扩展出来的单词以前遍历过,距离一定更远,为了避免搜索到已经遍历到,且距离更远的单词,需要将它从 dict 中删除 dict.remove(nextWord); // 这一层扩展出的单词进入队列 queue.offer(nextWord); // 记录 nextWord 从 currWord 而来 from.putIfAbsent(nextWord, new ArrayList<>()); from.get(nextWord).add(currWord); // 记录 nextWord 的 step steps.put(nextWord, step); if (nextWord.equals(endWord)) { found = true; } } charArray[j] = origin; } } step++; if (found) { break; } } // 第 2 步:深度优先遍历找到所有解,从 endWord 恢复到 beginWord ,所以每次尝试操作 path 列表的头部 if (found) { Deque<String> path = new ArrayDeque<>(); path.add(endWord); dfs(from, path, beginWord, endWord, res); } return res; } public void dfs(Map<String, List<String>> from, Deque<String> path, String beginWord, String cur, List<List<String>> res) { if (cur.equals(beginWord)) { res.add(new ArrayList<>(path)); return; } for (String precursor : from.get(cur)) { path.addFirst(precursor); dfs(from, path, beginWord, precursor, res); path.removeFirst(); } } } 复制代码
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3、时间复杂度
三、总结
由于本题起点和终点固定。
可以从起点和终点同时开始进行双向广度优先搜索。
可以降低时间复杂度。