126. 单词接龙 II
Hard
思路
基于Hard必死原则，没有什么思路。罢了，阅读大佬文档获取思路。
- 只有一个字母不同的单词，路组成相邻的节点
- 相邻的节点运动，就是每一步都变换一个字母
- beginWord 作为起点，endWord 作为终点
- 将beginWord 也加入到words中，作为无向图的一部分
- 假如endWord 不在途中最终无解
- 题目转换为从beginWord走到endWord的最短路径
如图：
待解决的问题：
- 解决重复问题，
hit→hot→hit避免产生这种情况，形成环不符合题意 - 如何构造图，即如何找到一个单词的相邻节点
- 如何记录路径，也就是说BFS结束之后，如何将对应的路径保存下来
问题1：使用一个
visited数组来记录已经访问过的节点，在访问过程中，已经访问过的，不进行访问 问题2：遍历word的单词进行比较，不同字母数量超过1即为不相邻 问题3：我们可以在做BFS的过程中，不单单将当前节点推到队列中，也将父节点信息一起推到队列当中
题目难点 本题的难点在于怎么合理的构造图，两两建图复杂度太高，这边使用一个骚操作：使用通配符建表。相同通配符下的节点，都互相有边。（操作实在太骚，大佬脑洞真大）
尝试着写一下代码，TLE
代码 （TLE）
python3
class Solution:
def findLadders(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> List[List[str]]:
if endWord not in wordList:
return []
s = collections.defaultdict(list)
for w in wordList:
for i in range(len(w)):
s[w[:i] + '*' + w[i+1:]].append(w)
result = []
queue = []
queue.append([beginWord])
while len(queue) > 0:
cur_queue_size = len(queue)
found = False
for cur in range(cur_queue_size):
visited = set()
path = queue[0]
word = path[-1]
del queue[0]
for p in path:
visited.add(p)
for i in range(len(word)):
for c in s[word[:i] + '*' + word[i+1:]]:
if c not in visited:
if c == endWord:
found = True
result.append(path + [c])
queue.append(path + [c])
if found:
break
if not len(result):
return []
return result
改进代码 再次拜读大佬解法，获取新思路：使用双向广度优先进行优化（可怕）
- 我们使用BFS遍历一个树时，深度越深，同级的元素越多。
- 对于本题，已经确定了两端，可以使用双向BFS进行优化
如下图：（图片来自leetcode大神 liweiwei）
拖着被虐的疲惫不堪的心灵和身体，尝试优化一下代码，AC！
被虐的够呛，代码参考了Mcdull大神的解题
代码
python3
class Solution:
def findLadders(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> List[List[str]]:
if endWord not in wordList:
return []
def makeMap(words):
s = collections.defaultdict(list)
for w in words:
for i in range(len(w)):
s[w[:i] + '*' + w[i+1:]].append(w)
return s
visited = set()
s = makeMap(wordList)
def neighborWords(word):
words = []
for i in range(len(word)):
for c in s[word[:i] + '*' + word[i+1:]]:
if c not in visited:
words.append(c)
return words
path = collections.defaultdict(set)
headqueue = set([beginWord]) # 头部开始的队列
tailqueue = set([endWord]) # 尾部开始的队列
forward = True
while headqueue and tailqueue:
if len(headqueue) > len(tailqueue):
headqueue,tailqueue = tailqueue,headqueue
forward = not forward
temp = set()
for word in headqueue:
visited.add(word)
for word in headqueue:
for w in neighborWords(word):
temp.add(w)
if forward:
path[w].add(word)
else:
path[word].add(w)
headqueue = temp
if headqueue & tailqueue: # 表示有相交
res = [[endWord]]
while res[0][0] != beginWord:
temp_res=[]
for curr in res:
for parent in path[curr[0]]:
temp_res.append([parent]+curr)
res = temp_res
return res
return []
