图解LeetCode:单词梯子

图解LeetCode:Word Ladder 文章目录思考过程建立索引代码实现总结 这是LeetCode的第127号题目Word Ladder,也就是单词梯子,那这个题目是什么意思呢? 给定两个单词,一个为开头单词beginWord,一个为结尾单词endWord,并且给定一个单词列表,找出从开头单词到结尾单词的最短转换路径,转换规则是这样的: 一次只能转换单词中的一个字符 每次转换后的单词必须存在于单词列表中 比如给定开头单词“hit”,... 阅读详情

这是LeetCode的第127号题目Word Ladder,也就是单词梯子,那这个题目是什么意思呢?

给定两个单词,一个为开头单词beginWord,一个为结尾单词endWord,并且给定一个单词列表,找出从开头单词到结尾单词的最短转换路径,转换规则是这样的:

  1. 一次只能转换单词中的一个字符

  2. 每次转换后的单词必须存在于单词列表中

比如给定开头单词“hit”,结尾单词“cog”,单词列表["hot","dot","dog","lot","log","cog"],那么最短的转换路径是这样的:"hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",因此应该返回5,如果不存在这样的一个转换路径那么返回0。

这个问题该如何解决呢,你有思路吗?

思考过程

这个问题本质上是一个搜索问题,从开头单词到结尾单词可能存在多条转换路径,我们需要将最短的那个找出来,因此我们需要将所有的可能路径都计算出来,问题是该怎么计算呢?

很简单,如果你一下想不到该怎么找出一条可能的路径,那么我们就从简单的第一步开始,我们还是以本文开始示例来讲解,hit下一步转换后的单词一定出自单词列表(如果没有的话那么说明根本不存在这样一条转换路径,直接返回0就可以了),如图所示:

但是,根据题目要求hit的下一步不能是dot、dog、lot、log以及cog,因为题目要求一次只能转换一个字符,因此从hit开始的下一步只能是hot,如图所示:

这样我们就来到了hot,同样的道理我们知道hot的下一步有两种可能,分别是

图解LeetCode:能装最多水的容器 这是LeetCode上第11号题目,Container With Most Water,这个题目经常在笔试面试中出现。这个题目说的是什么意思呢?给定n个非负数整数a1, a2, ...,... 阅读详情

相关推荐

图解LeetCode146:LRU cache

文章目录思考过程代码实现总结 这是LeetCode中第146号题目,不多说,这也是一个准备面试的同学必备的一道题目,出镜率非常高。 那么什么是LRU cache呢,假设有一个大小为6的数组,最开始保存的是[1,2,3,4,5,6],如果这个数组就是LRU cache的话会有这样的性质: 一图胜千言,现在你应该明白什么是LRU cache了吧。 LRU的全称是Least Recently Used...

码农的荒岛求生 565

手把手教学|用飞书+扣子工作流实现自动化批量图片生成,效率提升99%!体验完整操作流程

在先前的文章中,我们已经深入探讨了扣子智能体的多种应用场景,以及如何创建和使用工作流进行高效管理。本文将引领大家通过一个具体案例,将扣子的工作流功能嵌入飞书应用中,实现操作的自动化与高效化。

weixin_66485800的博客 6028

半导体功率器件IGBT工艺全流程

本文概述了功率器件IGBT(绝缘栅双极型晶体管)的关键制造流程。主要工艺包括:基板制备、离子注入(B+/P+/P+FS层)、绝缘膜形成与加工(CVD沉积及刻蚀)、沟槽刻蚀、电极形成(Emitter和Collector)等步骤。通过离子注入、化学气相沉积和物理气相沉积等半导体工艺,依次完成器件各功能层的构建,最终形成具备高功率特性的IGBT器件。该流程体现了功率半导体制造中典型的掺杂、薄膜沉积和图形化工艺技术。

750

Flowable前端可视化配置动态审批人:告别硬编码,实现部门领导、项目经理自动分配

本文详细介绍了Flowable前端可视化配置动态审批人的全栈解决方案,通过表达式分配、监听器分配等动态审批人机制,实现从硬编码到智能分配的转变。文章提供了前端扩展bpmn-js设计器、后端动态解析实现方案及性能优化建议,帮助企业应对组织架构变动,提升审批流程的灵活性和效率。

weixin_30352645的博客 471

链路聚合Eth-trunk以及华为交换机配置实例

链路聚合简介 以太网链路聚合Eth-Trunk简称链路聚合,它通过将多条以太网物理链路捆绑在一起成为一条逻辑链路,从而实现增加链路带宽的目的。同时,这些捆绑在一起的链路通过相互间的动态备份,可以有效地提高链路的可靠性。 目的: 随着网络规模不断扩大,用户对骨干链路的带宽和可靠性提出越来越高的要求。在传统技术中,常用更换高速率的接口板或更换支持高速率接口板的设备的方式来增加带宽,但这种方案需要付出高额的费用,而且不够灵活。 采用链路聚合技术可以在不进行硬件升级的条件下,通过将多个物理接口捆绑为一个逻辑接口

ChaseAug的博客 2万+

(超详细)Qt入门和配置Visual Studio的Qt环境

内容写了Qt入门,创建并编写第一个Qt程序,以及配置VS编写Qt程序的环境。(超级详细)

LY549826LY549264的博客 7678

【无标题】 Python自动化法律文书撰写

Jinja2是一个功能强大的模板引擎,支持丰富的语法和功能。除了条件判断和循环语句外,Jinja2还支持过滤器、宏、继承等高级特性,非常适合处理复杂的文书模板。

master_chenchen的博客 2062

VBA常见错误 - “错误3706,未找到提供程序,该程序可能未正确安装”解决方法

1、问题描述 在利用VBA编程时,引用其它表格数据,出现以下问题: (1)运行“错误3706,未找到提供程序,该程序可能未正确安装”。 (2)引用数据失败 2、解决方法 下载“Access 2010 数据库引擎”,并安装即可。 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54920 AccessDatabaseEngine 2010 官方安装包,官网下载不了的可以来这里下载。(1)运行“错误3706,未找到提..

Nemuel的博客 3万+

【图像超分】论文复现:轻量化超分 | 残差特征蒸馏网络RFDN的Pytorch源码复现,跑通源码,整合到EDSR-PyTorch中进行训练,补充CCA的实现!

本文介绍了将RFDN(残差特征蒸馏网络)整合到EDSR-PyTorch框架中的实现过程。主要内容包括:1)环境配置与数据集准备;2)测试源码提供的x4预训练模型,并通过修改图像裁剪函数解决HR与SR尺寸不一致问题;3)训练过程详解,包括将RFDN源码模块整合到EDSR框架中,调整模型参数输入方式。文章还提供了完整的代码实现、训练好的模型权重下载链接,并对RFDN架构进行了详细拆解与注释。通过将RFDN与EDSR相结合,实现了轻量级图像超分辨率重建,获得了PSNR/SSIM等指标及可视化结果。

主要更新底层视觉(去噪、超分等)相关的科研内容,形式为【论文精读】+【论文复现】 432

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

上一篇: 图解LeetCode:Longest Valid Parentheses
下一篇: 如何快速来一套苹果全家桶
码农的荒岛求生
博客等级 码龄10年 969粉丝 122原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值