leetcode Word Ladder

BFS算法解决单词转换问题
本文通过将问题表示为图,并使用BFS算法解决单词转换问题,详细阐述了算法实现过程及时间效率优势。

将该问题看作图来求解,某结点相邻结点即为改变一字母后存在于dict的单词,BFS较DFS省时间。

博客http://blog.youkuaiyun.com/zxzxy1988/article/details/8591890 阐述的很详细


代码

class Solution
{
public:
	int ladderLength(string start, string end, unordered_set<string> &dict)
	{
		queue<string> queue_pop, queue_push;

		int distance = 1;
		queue_pop.push(start);

		while(!dict.empty()&&!queue_pop.empty())
		{			
			while(!queue_pop.empty())
			{
				string str(queue_pop.front());
				queue_pop.pop();

				for(int i = 0; i < str.size(); ++i)
				  for(char j = 'a'; j <= 'z'; ++j)
				  {
					 if(j==str[i])
						 continue;

					 char temp = str[i];
					 str[i] = j;

					 if( str == end )
						 return distance + 1;

					 if(dict.count(str))
					 {
						 queue_push.push(str);
						 dict.erase(str);

					 }

					 str[i] = temp;
				  
				  }		
			
			}
			swap(queue_pop, queue_push);
			distance++;		
		}

		return 0;	
	
	}




};



内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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