leetcode 127. 单词接龙(双向BFS+Set集合使用)

该博客详细分析了LeetCode 127题——单词接龙的解决方案,从单向广度优先搜索(BFS)到双向BFS的优化过程。首先介绍了如何构建问题的图模型,并展示了一次未优化的BFS尝试。然后,博主提出通过映射存储相邻单词关系以减少搜索时间,并分享了优化后的代码。进一步优化包括使用两个集合记录队列状态,避免冗余元素和提高查询效率。最后,博主提到一种更高效的策略,即在循环中直接检查单词转换,显著提高了运行速度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

字典 wordList 中从单词 beginWordendWord 的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列:

  • 序列中第一个单词是 beginWord
  • 序列中最后一个单词是 endWord
  • 每次转换只能改变一个字母。
  • 转换过程中的中间单词必须是字典 wordList 中的单词。

给你两个单词 beginWordendWord 和一个字典 wordList,找到从 beginWordendWord最短转换序列 中的单词数目 。如果不存在这样的转换序列,返回 0。

示例 1:

输入:
beginWord = “hit”,
endWord = “cog”,
wordList = [“hot”,“dot”,“dog”,“lot”,“log”,“cog”]
输出:5
解释:一个最短转换序列是 “hit” -> “hot” -> “dot” -> “dog” -> “cog”, 返回它的长度 5。

示例 2:

输入:
beginWord = “hit”,
endWord = “cog”,
wordList = [“hot”,“dot”,“dog”,“lot”,“log”]
输出:0
解释:endWord “cog” 不在字典中,所以无法进行转换。

提示:

  • 1 <= beginWord.length <= 10
  • endWord.length == beginWord.length
  • 1 <= wordList.length <= 5000
  • wordList[i].length == beginWord.length
  • beginWord、endWord 和 wordList[i] 由小写英文字母组成
  • beginWord != endWord
  • wordList 中的所有字符串 互不相同

问题分析

以第一个示例为例进行分析:

  • beginWord = “hit”
  • endWord = “cog”
  • wordList = [“hot”,“dot”,“dog”,“lot”,“log”,“cog”]

在这里插入图片描述
如上图所示,可将该问题抽象为一个图,那么要找到 beginWordendWord 的最短转换序列的单子数量,只需要进行一次BFS检索即可。


解决方案一:单向BFS

按照上图的规则进行广搜遍历即可:
最初代码如下:

/**
     * 解题思路:
     * 		使用level记录当前遍历到了第几层
     * 		用map标记上一层使用到的单词,在本层中不可重复使用
     * 		写一个函数来检查两个单词是不是只差一个字符,返回一个boolean
     *
     * @param beginWord
     * @param endWord
     * @param wordList
     * @return
     */
    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
   
   
        // bfs的深度
        int level = 0;

        // 检查endWord是不是包含在wordList中
        if (!wordList.contains(endWord)) {
   
   
            return 0;
        }

        // 标记单词是不是已经使用过
        Set<String> map = new HashSet<>();
        Set<String> tmpMap = new HashSet<>();

        // 定义一个Queue来实现bfs
        Queue<String> queue = new ArrayDeque<>();
        queue.add(beginWord);

        while (!queue.isEmpty()) {
   
   

            /** 从前向后 */
            int count = queue.size();
            level++;

            // 将上一层bfs使用过的单词,在该层统一进行标记
            map.addAll(tmpMap);
            tmpMap.clear();

            while (--count >= 0) {
   
   

                // 拿出queue中的元素,并在list中查找与其仅有一个字符不同的单词
                String key = queue.remove();

                // 将key临时记录,并在当前循环结束之后放入map中记录,之后不再访问
                tmpMap.add(key);
				
				// 便利整个wordList,找到key可以通过一次变换得到的单词,如果该单词未被访问过,将其放入队列中
                for (String s : wordList) {
   
   
                    // 比较key和list中未曾访问过的某个元素是不是仅有一个字符不同
                    if (!map.contains(s) && checkDiff(key, s)) {
   
   
                        queue.add(s);
                        // 当前元素s等于endWord的时候,返回即可
                        if (s.equals(endWord)) {
   
   
                            return level + 1;
                        }
                    }
                }
            }
        }

        return 0;
    }

    /**
     * 检查key和s是不是只有一个字符不相同
     * @param key
     * @param str
     * @return 满足条件则返回true,否则返回false
     */
    private boolean checkDiff(String key, String str) {
   
   

        if (key == null || str == null) {
   
   
            return false;
        }

        int count = 0;
        int keyLen = key.length();
        int strLen = str.length();

        if (keyLen != strLen) {
   
   
            return false;
        }

        for (int i = 0; i < keyLen; i++) {
   
   
            if (key.charAt(i) != str.charAt(i)) {
   
   
                count++;
                if (count > 1) {
   
   
                    return false;
                }
            }
        }
        return count == 1;
    }

在leetcode提交后,超时


该方法未进行任何优化,时间复杂度极高。可以进行初步优化:

  1. 检索key通过变化一个字符可变成的单词的时候,在全部wordList中检索,此处可以通过构建一个map存放key可以转化成的单词列表,比如用 Map<String, Set< String>> 来存储。

优化后的代码如下:

public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
   
   
        // bfs的深度
        int level = 0;
        wordList.add(beginWord);
        
        // 检查endWord是不是包含在wordList中
        if (!wordList.contains(endWord)) {
   
   
            return 0;
        }

		// 将数据进行初始化,用Map<String, S
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

Zhang L.R.

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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