[LeetCode] Word Ladder II, Solution

本文介绍了一种寻找两个单词间最短转换路径的算法,通过递归方式实现,并讨论了使用unordered_set与hash方法的优劣。

Given two words ( start and  end), and a dictionary, find all shortest transformation sequence(s) 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"]
Return
  [
["hit","hot","dot","dog","cog"],
["hit","hot","lot","log","cog"]
]
Note:
  • All words have the same length.
  • All words contain only lowercase alphabetic characters.

» Solve this problem

[Thoughts]
解法一,递归
1. 首先生成不同字符串之间的跳转函数(Func[A][B] means how many char need changed if A transfer to B),比如{“a”, “b”, “c”}
      a        b       c
a    0        1       1
b    1        0       1
c    1        1        0
2. 有了转移方程之后,直接递归就好了。

在实现中,由于unordered_set不支持[]操作,所以我额外拷贝到vector里面来做(没有使用hash),浪费了多余的时间。可以过小数据,但是过不了大数据。

1:  int DiffDict[1000][1000];  
2: int visited[1000];
3: void findtran(string& start, string& end, vector<string> &dict, int curIndex,
4: int step, int& min, vector<vector<string>>& result, vector<string>& candidate)
5: {
6: if(start == end)
7: {
8: if(step < min)
9: {
10: min = step;
11: result.clear();
12: result.push_back(candidate);
13: }
14: else if(step == min)
15: {
16: result.push_back(candidate);
17: }
18: return;
19: }
20: for(int i =1; i< dict.size(); i++)
21: {
22: if(visited[i] ==1 || DiffDict[curIndex][i] !=1)
23: continue;
24: visited[i] =1;
25: candidate.push_back(dict[i]);
26: findtran(dict[i], end, dict, i, step+1, min, result, candidate);
27: candidate.pop_back();
28: visited[i] =0;
29: }
30: }
31: vector<vector<string>> findLadders(string start, string end, unordered_set<string> &dict) {
32: vector<vector<string>> result;
33: assert(dict.size() < 1000);
34: vector<string> dictV;
35: //copy data to vector since unordered_set not support []
36: for(unordered_set<string>::iterator it = dict.begin(); it!=dict.end(); ++it)
37: {
38: dictV.push_back(*it);
39: }
40: //add start as head
41: vector<string>::iterator it = std::find(dictV.begin(), dictV.end(),start);
42: if(it!= dictV.end())
43: {
44: dictV.erase(it);
45: }
46: dictV.insert(dictV.begin(),start);
47: visited[0] =1;
48: //add end as tail
49: it = std::find(dictV.begin(), dictV.end(),end);
50: if(it!= dictV.end())
51: {
52: dictV.erase(it);
53: }
54: dictV.push_back(end);
55: //preprocess trans metrics
56: for(int i=0; i<dictV.size(); i++)
57: {
58: for(int j=i; j<dictV.size(); j++)
59: {
60: int diff=0;
61: for(int k=0; k< it->size(); k++)
62: {
63: if(dictV[i][k] != dictV[j][k]) diff++;
64: }
65: DiffDict[i][j] = diff;
66: DiffDict[j][i] = diff;
67: }
68: }
69: int step =0;
70: int min = INT_MAX;
71: vector<string> candidate;
72: candidate.push_back(start);
73: findtran(start, end, dictV, 0,step, min, result, candidate);
74: return result;
75: }

考虑到题目已经提示了应该使用unordered_set来做,应该有基于hash的解法。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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