LeetCode 刷题 [C++] 第127题.单词接龙 (双向广度优先遍历BFS)_单词接龙c++

题目描述

给定两个单词（beginWord 和 endWord）和一个字典，找到从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列的长度。转换需遵循如下规则：

1.每次转换只能改变一个字母。
2.转换过程中的中间单词必须是字典中的单词。
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说明:

 1.如果不存在这样的转换序列，返回 0。
 2.所有单词具有相同的长度。
 3. 所有单词只由小写字母组成。
 4.字典中不存在重复的单词。
 5. 你可以假设 beginWord 和 endWord 是非空的，且二者不相同。
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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。

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由于题目中要求的是最短转换序列的长度，因此首先想到的就是广度优先搜索。

根据题意分析要点:

1. 从起始词开始，每次变一个字母，经过m次变换，变成结束词，期望m尽量小。
2. 我们需要找出邻接关系，比如hit它变一个字母会变成_it、h_t、hi_形式的单词，然后看这个新词是否存在于单词表，如果存在，就找到了一个下一层的转换词。
3. 同时，要避免重复访问，比如hot->dot->hot这样变回来，只会徒增转换的长度。
4. 因此，要将下一个转换词从单词表中删除（单词表的单词是唯一的）。
   可能下一层的单词有多个，都要考察，哪一条转换路径先遇到终点词，它就最短。

依据分析给出解题步骤:

1. 由一个结点带出下一层的邻接点，所以用BFS，把单词看作节点。
2. 维护一个队列，让起点词入列，step为1，然后出列考察。
3. 将它的每个字符变成26字母之一，逐个看是否在单词表，如果在，这个新词为下一层的转变词。
4. 将它入列，它的step+1，并从单词表中删去这个词。
5. 出列入列…重复，当出列的单词和终点词相同，说明遇到了终点词，返回它的step。
6. 当队列为空时，BFS结束，始终没有遇到终点词，没有路径通往终点，返回 0。

具体实现代码如下：

class Solution {
public:
    int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList) {
        unordered_set<string> dict(wordList.begin(),wordList.end());
        if(dict.find(endWord) == dict.end()) return 0;
        //初始化起始点和终点
        unordered_set<string> frontSet,backSet,tmp,visited;
        frontSet.insert(beginWord);
        backSet.insert(endWord);
        int step=1;
        while(!frontSet.empty() && !backSet.empty()) {
            if(backSet.size() < frontSet.size()) {
                tmp = frontSet;
                frontSet = backSet;
                backSet = tmp;
            }
            tmp.clear();
            for(auto word : frontSet) {
                for(int i=0;i<word.size();++i) {
                    char old = word[i];
                    //开始变换
                    for(char c='a' ;c<='z' ;++c ) {
                        if(old == c) continue;
                        word[i] = c;
                        if(backSet.find(word) != backSet.end()) return ++step;
                        if(visited.find(word) == visited.end() && dict.find(word) != dict.end()) {
                            tmp.insert(word);
                            visited.insert(word);
                        }
                    }
                    word[i]=old;
                }
            }
            frontSet = tmp;
            ++step;
        }
        return 0;
    }
};
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AC结果：