Word Ladder II

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)算法来寻找两个字符串间所有最短转换路径的方法。通过改变一个字符并确保每一步都处于字典中,从起始字符串到达目标字符串。特别注意了优化技巧,例如反向搜索和预处理字典。

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.    
pro:给一个start的string和一个end的string,求start变化到end的所有最短路径,每一步只能变化一个字母,中间的字符串必须在dict中
sol:bfs,对于一个单词,其每一位能替换成其他的25位,依据这个bfs,最先找到了之后就是最小的步数,但这一层还是要做完以便找到所有的最短路径。
skill:之前一直超时,有两个需要注意的地方能优化,
第一,从end找start,因为记录前驱节点在bfs比较容易,这样就能
第二,先将dict加上start加上end预处理,每个单词能够一步转化到的其他单词,存在一个邻接表中,bfs时快很多
code:
class Solution
{
public:
    void init(string start,string end,unordered_set<string> &dict,vector< vector<string> > &dictvec,map<string,int> &dictindex,map<int,string> &dictvalue)//预处理dict,保存一个邻接表
    {
        dictindex.clear(),dictvalue.clear();
        dictvec.clear();
        unordered_set<string>::iterator it;
        int cnt=0;
        for(it = dict.begin();it!=dict.end();it++)
        {
            dictindex[*it] = cnt;
            dictvalue[cnt++] = *it;
        }
        if(dict.find(start)==dict.end())
        {
            dictindex[start] = cnt;
            dictvalue[cnt++] = start;
        }
        if(dict.find(end)==dict.end())
        {
            dictindex[end] = cnt;
            dictvalue[cnt++] = end;
        }
        int i,j,k;
        string front,temp;
        char ch;
        vector<string> tt;
        tt.clear();
        for(i=0;i<cnt;i++)
        {
            tt.clear();
            front = dictvalue[i];
            temp = front;
            for(j=0;j<front.length();j++)
            {
                for(k=0;k<26;k++)
                {
                    ch='a'+k;
                    if(ch!=front[j])
                    {
                        temp[j] = ch;
                        if(dict.find(temp)!=dict.end()||temp==start||temp==end)
                        {
                            tt.push_back((temp));
                        }    
                    }
                }
                temp[j] = front[j];
            }
            dictvec.push_back(tt);
        }
    }
    vector< vector<string> > findLadders(string start,string end,unordered_set<string> &dict)
    {
        string sss;
        sss=start;
        start=end;
        end=sss;
        vector< vector<string> > dictvec;
        map<string,int> dictindex;
        map<int,string> dictvalue;
        init(start,end,dict,dictvec,dictindex,dictvalue);
        vector< vector<string> >myvec;
        myvec.clear();
        if(start==end)//father记录的是从后往前的,因此end找到start
        {
            myvec.push_back(vector<string>(2,start));
            return myvec;
        }
        int i,j,k,step;
        char ch;
        string temp_string,front_string;
        //set<string> myset;
        map<string,int> mymap;
        mymap.clear();
        int front_step,front_father,temp_step,temp_father;
        
        vector<string> string_vec;
        vector<int> step_vec;
        vector< vector<int> > father_vec;
        string_vec.clear(),step_vec.clear(),father_vec.clear();
        int front,rear;
        front=rear=0;
        string_vec.push_back(start),step_vec.push_back(1),father_vec.push_back(vector<int>(1,-1));
        rear++;
        mymap[start]=0;
        bool flag=false;
        int res;
        int end_index=-1;
        int end_step=0;
        while(front<rear)
        {           
            front_string = string_vec[front];
            int front_index = dictindex[front_string];
            //cout<<"&&&"<<front<<' '<<front_string<<endl;
            front_step = step_vec[front++];
            if(end_index!=-1&&front_step>end_step) 
                break;
            
            for(i=0;i<dictvec[front_index].size();i++)
            {
                temp_string = dictvec[front_index][i];
            
                        if((dict.find(temp_string)!=dict.end()||temp_string==end)&&mymap.find(temp_string)!=mymap.end())
                        {
                            int index=mymap[temp_string];
                            if(step_vec[index]==front_step+1)
                            {
                                father_vec[index].push_back(front-1);
                            }
                        }
                        if (mymap.find(temp_string)==mymap.end()&&(dict.find(temp_string)!=dict.end()||temp_string==end))
                       {
                            if(temp_string==end)
                            {
                                end_index=rear;
                                end_step=front_step+1;
                            }
                            mymap[temp_string]=rear;
                            string_vec.push_back(temp_string);
                            step_vec.push_back(front_step+1);
                            father_vec.push_back(vector<int>(1,front-1));
                            rear++;
                        }
            } 
        } 
        if(end_index==-1) return myvec;
        vector<string> temp;
        temp.clear();
        temp.push_back(end);
        dfs(myvec,end_index,string_vec,father_vec,temp);
        //test(father_vec);
        return myvec;
    }
    
    void dfs(vector< vector<string> > &res,int myfather,vector<string> &string_vec,vector< vector<int> > &father_vec,vector<string> &temp)
    {
        string tt;
        int i,j;
        if(myfather==-1)
        {
            temp.pop_back();
            res.push_back(temp);
            temp.push_back("hi");
        }
        else
        {
            for(i=0;i<father_vec[myfather].size();i++)
            {
                int index=father_vec[myfather][i];
                if(index!=-1)
                    temp.push_back(string_vec[index]);
                else temp.push_back("hi");
                dfs(res,father_vec[myfather][i],string_vec,father_vec,temp);
                temp.pop_back();
            }
        }
    }
   
};


考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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