127. Word Ladder

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)算法求解从一个单词到另一个单词的最短转换路径的方法。通过建立图模型,每个节点代表一个单词,边则表示两个单词之间仅有一个字符不同的转换关系。

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Given two words (beginWord and endWord), and a dictionary's word list, find the length of shortest transformation sequence from beginWord to endWord, such that:

  1. Only one letter can be changed at a time.
  2. Each transformed word must exist in the word list. Note that beginWord is not a transformed word.

Note:

  • Return 0 if there is no such transformation sequence.
  • All words have the same length.
  • All words contain only lowercase alphabetic characters.
  • You may assume no duplicates in the word list.
  • You may assume beginWord and endWord are non-empty and are not the same.

Example 1:

Input:
beginWord = "hit",
endWord = "cog",
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]

Output: 5

Explanation: As one shortest transformation is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
return its length 5.

Example 2:

Input:
beginWord = "hit"
endWord = "cog"
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"]

Output: 0

Explanation: The endWord "cog" is not in wordList, therefore no possible transformation.



关键字 "...find the length of shortest transformation sequence from beginWord to endWord..." 最短路径,用BFS解决:1.需要Queue来做BFS,2.hash table来避免重复。
BFS:起点是beginWord,边是变换成和当前word只差一个字母并且存在在字典里的词。
这道题要求出最短路径是多少(多少层),当用BFS遍历时,需要明确知道什么时候当前层结束,开始下一层,层数此时+1。最简单的做法是用两个queue来实现:queue1装当前层的节点,queue2装下一层节点,当queue1为空时,代表当前层节点遍历结束.
 1 class Solution {
 2 public:
 3     int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList) {
 4         unordered_set<string> dict(wordList.begin(),wordList.end()); //hashtable containing unvisited words
 5         int length = 1;
 6         queue<string> queue1; //current level
 7         queue<string> queue2; //next level
 8         queue1.push(beginWord);
 9         
10         //BFS
11         while(!queue1.empty()){
12             string currWord = queue1.front();
13             if(currWord==endWord){ //equals endWord: find the transformation
14                 return length;
15             }
16             queue1.pop();
17             
18             //checking neighbors
19             //1. each letter can be changed
20             for(int i=0;i<currWord.size();i++){
21                 char old = currWord[i];
22                     
23                 //2.each letter can be changed to 26 letters
24                 for(int c='a';c<='z';c++){
25                     //need to be a diffent word from the current word
26                     if(c!=old){
27                         currWord[i]=c;
28                         //3. if the word is a valid transformation: this new word is in dictionary(not visited before)
29                         if(dict.find(currWord)!=dict.end()){
30                             queue2.push(currWord);
31                             dict.erase(currWord);
32                         }
33                     }
34                 }
35                 
36                 //restore currWord:
37                 currWord[i]=old;
38             }
39             
40             if(queue1.empty()){ 
41                 length++;
42                 queue1=queue2;
43                 queue<string> temp;
44                 queue2 = temp;
45             }
46         }
47         
48         return 0;
49     }
50 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ruisha/p/9219015.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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