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# 「力扣」第 127 题：单词接龙（困难）

# 视频讲解

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# 题目描述

字典 wordList 中从单词 beginWord 和 endWord 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 beginWord 和 endWord 和一个字典 wordList ，找到从 beginWord 到 endWord 的 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

# 思路分析

# 一句话题解

无向图中两个顶点之间的最短路径的长度，可以通过广度优先遍历得到；

为什么 BFS 得到的路径最短？可以把起点和终点所在的路径拉直来看，两点之间线段最短；

已知目标顶点的情况下，可以分别从起点和目标顶点（终点）执行广度优先遍历，直到遍历的部分有交集，这是双向广度优先遍历的思想。

# 方法一：广度优先遍历

分析题意：

  • 「转换」意即：两个单词对应位置只有一个字符不同，例如 "hit" 与 "hot"，这种转换是可以逆向的，因此，根据题目给出的单词列表，可以构建出一个无向（无权）图；

  • 如果一开始就构建图，每一个单词都需要和除它以外的另外的单词进行比较，复杂度是 ，这里 是单词列表的长度；
  • 为此，我们在遍历一开始，把所有的单词列表放进一个哈希表中，然后在遍历的时候构建图，每一次得到在单词列表里可以转换的单词，复杂度是 ，借助哈希表，找到邻居与 无关；
  • 使用 BFS 进行遍历，需要的辅助数据结构是：
    • 队列；
    • visited 集合。说明：可以直接在 wordSet (由 wordList 放进集合中得到)里做删除。但更好的做法是新开一个哈希表，遍历过的字符串放进哈希表里。这种做法具有普遍意义。绝大多数在线测评系统和应用场景都不会在意空间开销。

Java 代码：

参考代码 1：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.Set;

public class Solution {

    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
        // 先将 wordList 放到哈希表里，便于判断某个单词是否在 wordList 里
        Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordList);
        if (wordSet.size() == 0 || !wordSet.contains(endWord)) {
            return 0;
        }
        wordSet.remove(beginWord);

        // 图的广度优先遍历，必须使用的队列和表示是否访问过的 visited （数组，哈希表）
        Queue<String> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(beginWord);

        Set<String> visited = new HashSet<>();
        visited.add(beginWord);

        int wordLen = beginWord.length();
        // 包含起点，因此初始化的时候步数为 1
        int step = 1;
        while (!queue.isEmpty()) {

            int currentSize = queue.size();
            for (int i = 0; i < currentSize; i++) {
                // 依次遍历当前队列中的单词
                String word = queue.poll();
                char[] charArray = word.toCharArray();

                // 修改每一个字符
                for (int j = 0; j < wordLen; j++) {
                    // 一轮以后应该重置，否则结果不正确
                    char originChar = charArray[j];

                    for (char k = 'a'; k <= 'z'; k++) {
                        if (k == originChar) {
                            continue;
                        }

                        charArray[j] = k;
                        String nextWord = String.valueOf(charArray);

                        if (wordSet.contains(nextWord)) {
                            if (nextWord.equals(endWord)) {
                                return step + 1;
                            }

                            if (!visited.contains(nextWord)) {
                                queue.add(nextWord);
                                // 注意：添加到队列以后，必须马上标记为已经访问
                                visited.add(nextWord);
                            }
                        }
                    }
                    // 恢复
                    charArray[j] = originChar;
                }
            }
            step++;
        }
        return 0;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String beginWord = "hit";
        String endWord = "cog";
        List<String> wordList = new ArrayList<>();
        String[] wordListArray = new String[]{"hot", "dot", "dog", "lot", "log", "cog"};
        Collections.addAll(wordList, wordListArray);
        Solution solution = new Solution();
        int res = solution.ladderLength(beginWord, endWord, wordList);
        System.out.println(res);
    }
}

Python 代码：

from typing import List
from collections import deque


class Solution:
    def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:
        word_set = set(wordList)
        if len(word_set) == 0 or endWord not in word_set:
            return 0

        if beginWord in word_set:
            word_set.remove(beginWord)

        queue = deque()
        queue.append(beginWord)

        visited = set(beginWord)
        visited.add(beginWord)

        word_len = len(beginWord)
        step = 1
        while queue:
            current_size = len(queue)
            for i in range(current_size):
                word = queue.popleft()

                word_list = list(word)
                for j in range(word_len):
                    origin_char = word_list[j]

                    for k in range(26):
                        word_list[j] = chr(ord('a') + k)
                        next_word = ''.join(word_list)
                        if next_word in word_set:
                            if next_word == endWord:
                                return step + 1
                            if next_word not in visited:
                                queue.append(next_word)
                                word_set.remove(next_word)
                    word_list[j] = origin_char
            step += 1
        return 0


if __name__ == '__main__':
    beginWord = "hit"
    endWord = "cog"
    wordList = ["hot", "dot", "dog", "lot", "log", "cog"]
    solution = Solution()
    res = solution.ladderLength(beginWord, endWord, wordList)
    print(res)

# 方法二：双向 BFS

  • 已知目标顶点的情况下，可以分别从起点和目标顶点（终点）执行广度优先遍历，直到遍历的部分有交集。这种方式搜索的单词数量会更小一些；
  • 更合理的做法是，每次从单词数量小的集合开始扩散；
  • 这里 beginVisited 和 endVisited 交替使用，等价于单向 BFS 里使用队列，每次扩散都要加到总的 visited 里。

参考代码 2：

Java 代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class Solution {

    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
        // 先将 wordList 放到哈希表里，便于判断某个单词是否在 wordList 里
        Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordList);
        if (wordSet.size() == 0 || !wordSet.contains(endWord)) {
            return 0;
        }

        // 标准写法，总的 visited 数组
        Set<String> visited = new HashSet<>();

        // 分别用左边和右边扩散的哈希表代替单向 BFS 里的队列
        Set<String> beginVisited = new HashSet<>();
        beginVisited.add(beginWord);

        Set<String> endVisited = new HashSet<>();
        endVisited.add(endWord);

        int len = beginWord.length();
        int step = 1;
        // 简化成 while (!beginVisited.isEmpty()) 亦可
        while (!beginVisited.isEmpty() && !endVisited.isEmpty()) {
            // 打开以方便调试
            // System.out.println("beginVisited => " + beginVisited);
            // System.out.println("  endVisited => " + endVisited + "\n");

            // 优先选择小的哈希表进行扩散，考虑到的情况更少
            if (beginVisited.size() > endVisited.size()) {
                Set<String> temp = beginVisited;
                beginVisited = endVisited;
                endVisited = temp;
            }

            // 逻辑到这里，保证 beginVisited 是相对较小的集合
            // nextLevelVisited 在扩散完成以后，会成为新的 beginVisited
            Set<String> nextLevelVisited = new HashSet<>();
            for (String word : beginVisited) {
                char[] charArray = word.toCharArray();
                for (int i = 0; i < len; i++) {
                    char currentChar = charArray[i];
                    for (char c = 'a'; c <= 'z'; c++) {
                        if (charArray[i] == c) {
                            continue;
                        }
                        charArray[i] = c;
                        String nextWord = String.valueOf(charArray);
                        if (wordSet.contains(nextWord)) {
                            if (endVisited.contains(nextWord)) {
                                return step + 1;
                            }
                            if (!visited.contains(nextWord)) {
                                nextLevelVisited.add(nextWord);
                                visited.add(nextWord);
                            }
                        }
                    }
                    // 恢复，下次再用
                    charArray[i] = currentChar;
                }
            }

            // 这一行代表表示从 begin 这一侧向外扩散了一层
            beginVisited = nextLevelVisited;
            step++;
        }
        return 0;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> wordList = new ArrayList<>();
        String[] words = {"hot", "dot", "dog", "lot", "log", "cog"};
        Collections.addAll(wordList, words);

        Solution solution = new Solution();
        String beginWord = "hit";
        String endWord = "cog";
        int ladderLength = solution.ladderLength(beginWord, endWord, wordList);
        System.out.println(String.format("从 %s 到 %s 的最短转换序列的长度：%d。", beginWord, endWord, ladderLength));
    }
}

Python 代码：

from typing import List
from collections import deque


class Solution:
    def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:
        word_set = set(wordList)
        if len(word_set) == 0 or endWord not in word_set:
            return 0

        if beginWord in word_set:
            word_set.remove(beginWord)

        visited = set()
        visited.add(beginWord)
        visited.add(endWord)

        begin_visited = set()
        begin_visited.add(beginWord)

        end_visited = set()
        end_visited.add(endWord)

        word_len = len(beginWord)
        step = 1
        # 简化成 while begin_visited 亦可
        while begin_visited and end_visited:
            # 打开帮助调试
            # print(begin_visited)
            # print(end_visited)

            if len(begin_visited) > len(end_visited):
                begin_visited, end_visited = end_visited, begin_visited

            next_level_visited = set()
            for word in begin_visited:
                word_list = list(word)

                for j in range(word_len):
                    origin_char = word_list[j]
                    for k in range(26):
                        word_list[j] = chr(ord('a') + k)
                        next_word = ''.join(word_list)
                        if next_word in word_set:
                            if next_word in end_visited:
                                return step + 1
                            if next_word not in visited:
                                next_level_visited.add(next_word)
                                visited.add(next_word)
                    word_list[j] = origin_char
            begin_visited = next_level_visited
            step += 1
        return 0


if __name__ == '__main__':
    beginWord = "hit"
    endWord = "cog"
    wordList = ["hot", "dot", "dog", "lot", "log", "cog"]

    solution = Solution()
    res = solution.ladderLength(beginWord, endWord, wordList)
    print(res)

作者：liweiwei1419 链接：https://suanfa8.com/breadth-first-search/solutions-3/0127-word-ladder 来源：算法吧 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

Last Updated: 11/19/2024, 7:27:48 AM

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