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();
            }
        }
    }
   
};


本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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