Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from start to end, such that:

  1. Only one letter can be changed at a time
  2. 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.

思路:

字符串的花儿挺多,word ladder也是CC150 v5上的18.10题,乍一看无从下手,其实就是BFS求单源无权最短路径。

想要大set不超时,关键有几点:

1. 一边加新词进queue,一边从dict里remove掉

2. 直接寻找所有可能的OneEditWords判断是否在dict里面,每次都过一遍dict一个一个判断是否为OneEditWords会超时。我还有一个超时的方法,就是寻找所有可能的OneEditWords再建一个unordered_set跟dict求交集,后来发现algoritm里的set_intersection只支持两个有序集合很坑,需要先把unordered_set转化为vector排序,结果不言而喻。

3. 将unordered_map<string, int > path并到访问队列qwords里去会跑得更快,反正这里不要求输出路径,这个可以做下优化

4. 将getOneEditWords这个函数并到ladderLength里头会跑得更快,不过我觉得可读性会降低

 int ladderLength(string start, string end, unordered_set<string> &dict) {
unordered_set<string> ndict(dict);//最好不要修改输入参数
queue<string> qwords;//BFS访问队列
unordered_map<string, int > path;//记录到start的最短路径,其实可以并入qwords中 qwords.push(start);
path[start] = ;
ndict.erase(start); while(!qwords.empty()){
start = qwords.front();
qwords.pop();
int len = path[start];
for(string s :getOneEditWords(start)){//边局部构建map,边处理
if(ndict.find(s) == ndict.end()) continue;//一个一个判断dict中元素是否为OneEditWords会超时
if(s == end) return len+;
qwords.push(s);
path[s] = len+;
ndict.erase(s);//如果不erase访问过的元素会超时
}
}
return ;
} vector<string> getOneEditWords(string start){
vector<string> words;
for(unsigned int i = ; i < start.size(); i++){
string word(start);
for(char ch = 'a'; ch <= 'z'; ch++){
if(ch != start[i]){
word[i] = ch;
words.push_back(word);
}
}
}
return words;
}

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