Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from start to end, such that:
Only one letter can be changed at a time
Each intermediate word must exist in the dictionary
For example,
Given:
start = "hit"
end = "cog"
dict = ["hot","dot","dog","lot","log"]
As one shortest transformation is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
return its length 5.
Note:
Return 0 if there is no such transformation sequence.
All words have the same length.
All words contain only lowercase alphabetic characters.
Only one letter can be changed at a time
Each intermediate word must exist in the dictionary
For example,
Given:
start = "hit"
end = "cog"
dict = ["hot","dot","dog","lot","log"]
As one shortest transformation is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
return its length 5.
Note:
Return 0 if there is no such transformation sequence.
All words have the same length.
All words contain only lowercase alphabetic characters.
这道题是考察图的遍历,一般而言,图的遍历跟树的遍历相似,同样为DFS和BFS,但是DFS因为使用递归,所以对规模较大的数据量比较容易超时,尤其对于这种求层数的题。
该题是典型的求层数类型。考虑使用BFS。感兴趣的可以考虑用DFS,我觉得不用试,肯定超时。
我对图不太熟悉,本以为要构建图的数据结构,后来想了一下,貌似又不用,只需要判断一下是否邻接即可。
第一个版本的代码是酱紫的:
public int ladderLength(String start, String end, Set<String> dict) { Set<String> set = new HashSet<String>(dict); Map<String,Boolean> map = new HashMap<String,Boolean>(); set.add(start); set.add(end); for(String s : set){ map.put(s, false); } Queue<String> queue = new ArrayDeque<String>(); Queue<String> temQ = new ArrayDeque<String>(); queue.offer(start); map.put(start, true); int level = 0; while(!queue.isEmpty()){ String str = queue.poll(); for(String s : set){ if(!map.get(s) && match(str, s)){ temQ.offer(s); if(s.equals(end)){ return level + 2; } } } if(queue.isEmpty()){ queue.addAll(temQ); temQ.clear(); level++; } } return 0; } private boolean match(String str1,String str2){ int notMatch = 0; for(int i = 0 ; i < str1.length(); i++){ if(str1.charAt(i) != str2.charAt(i)){ notMatch++; if(notMatch > 1){ return false; } } } return true; }
这里要对遍历过的点进行标记,不熟悉的可以看这里。这里我对是否邻接用了match方法对每一个set集合中的字符串进行判断,但是对于规模较大的数据还是超时了,后来看了其他人的方法,不需要判断集合中的字符串是否match,反过来判断match的字符串是否在集合中。这样对于大规模的集合就可以达到时间优化的目的,但是对于小集合反而多余判断太多。不过好歹也是O(str.length())的时间复杂度,不大。因此就采用了这种方法,代码如下:
public int ladderLength(String start, String end, Set<String> dict) { Set<String> set = new HashSet<String>(dict); Map<String,Boolean> map = new HashMap<String,Boolean>(); set.add(start); set.add(end); for(String s : set){ map.put(s, false); } Queue<String> queue = new ArrayDeque<String>(); Queue<String> temQ = new ArrayDeque<String>(); queue.offer(start); map.put(start, true); int level = 0; while(!queue.isEmpty()){ String str = queue.poll(); for(int i = 0 ; i < str.length(); i++){ for(int j = 0; j < 26; j++){ char[] copyStr = str.toCharArray(); copyStr[i] =(char) ('a' + j); String s = new String(copyStr); if(set.contains(s) && !map.get(s) ){ temQ.offer(s); map.put(s, true); if(end.equals(s)){ return level + 2; } } } } if(queue.isEmpty()){ queue.addAll(temQ); temQ.clear(); level++; } } return 0; }
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