原题链接:
http://oj.leetcode.com/problems/word-ladder/
这道题看似一个关于字符串操作的题目，其实要解决这个问题得用图的方法。我们先给题目进行图的映射，顶点则是每个字符串，然后两个字符串如果相差一个字符则我们进行连边。接下来看看这个方法的优势，注意到我们的字符集只有小写字母，而且字符串长度固定，假设是L。那么可以注意到每一个字符可以对应的边则有25个（26个小写字母减去自己），那么一个字符串可能存在的边是25*L条。接下来就是检测这些边对应的字符串是否在字典里，就可以得到一个完整的图的结构了。根据题目的要求，等价于求这个图一个顶点到另一个顶点的最短路径，一般我们用广度优先搜索（不熟悉搜索的朋友可以看看 Clone Graph ）即可。这个算法中最坏情况是把所有长度为L的字符串都看一下，或者把字典中的字符串都看一下，而长度为L的字符串总共有26^L，所以时间复杂度是O(min(26^L, size(dict))，空间上需要存储访问情况，也是O(min(26^L, size(dict))。代码如下：
这道题看似一个关于字符串操作的题目，其实要解决这个问题得用图的方法。我们先给题目进行图的映射，顶点则是每个字符串，然后两个字符串如果相差一个字符则我们进行连边。接下来看看这个方法的优势，注意到我们的字符集只有小写字母，而且字符串长度固定，假设是L。那么可以注意到每一个字符可以对应的边则有25个（26个小写字母减去自己），那么一个字符串可能存在的边是25*L条。接下来就是检测这些边对应的字符串是否在字典里，就可以得到一个完整的图的结构了。根据题目的要求，等价于求这个图一个顶点到另一个顶点的最短路径，一般我们用广度优先搜索（不熟悉搜索的朋友可以看看 Clone Graph ）即可。这个算法中最坏情况是把所有长度为L的字符串都看一下，或者把字典中的字符串都看一下，而长度为L的字符串总共有26^L，所以时间复杂度是O(min(26^L, size(dict))，空间上需要存储访问情况，也是O(min(26^L, size(dict))。代码如下：
public int ladderLength(String start, String end, HashSet<String> dict) { if(start==null || end==null || start.length()==0 || end.length()==0 || start.length()!=end.length()) return 0; LinkedList<String> queue = new LinkedList<String>(); HashSet<String> visited = new HashSet<String>(); int level= 1; int lastNum = 1; int curNum = 0; queue.offer(start); visited.add(start); while(!queue.isEmpty()) { String cur = queue.poll(); lastNum--; for(int i=0;i<cur.length();i++) { char[] charCur = cur.toCharArray(); for(char c='a';c<='z';c++) { charCur[i] = c; String temp = new String(charCur); if(temp.equals(end)) return level+1; if(dict.contains(temp) && !visited.contains(temp)) { curNum++; queue.offer(temp); visited.add(temp); } } } if(lastNum==0) { lastNum = curNum; curNum = 0; level++; } } return 0;}