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大意：

给定一个单词beginWord以及单词endWord，还有一个词典wordList。要求找出从beginWord转换为endWord的最短序列长度，且每次转换候的单词都必须是wordList中单词，且每次转换只能是两个仅有一位（且是同一位置）不同的字符串进行转换。例子：

思路：

dfs回溯+剪枝。

从endWord往beginWord进行回溯，最终超时... 

请看zhazhad代码。

代码：（超时）

class Solution {    int minCount = Integer.MAX_VALUE;    int curCount = 1; // 初始为1    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List
   
     wordList) {        if (!wordList.contains(endWord))            return 0;        // 一次转换即可 转换序列长度为2        if (oneWordDifferent(beginWord, endWord))            return 2;        // 从endWord开始dfs逆推表演 将endWord的访问标志置为true        boolean[] visited = new boolean[wordList.size()];        for (int i = 0; i < wordList.size(); i++) {            if (wordList.get(i).equals(endWord)) {                visited[i] = true;                break;            }        }        dfs(beginWord, endWord, wordList, visited);        return minCount == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minCount;    }    public void dfs(String beginWord, String curWord, List
    
      wordList, boolean[] visited) {        // System.out.println(beginWord + ":" + curWord + ":" + curCount);        if (oneWordDifferent(beginWord, curWord)) {            minCount = curCount + 1;            return ;        }        curCount++;        int idx = 0;        // 剪枝        while (curCount < minCount && idx < wordList.size()) {            if (!visited[idx] && oneWordDifferent(curWord, wordList.get(idx))) {                visited[idx] = true;                dfs(beginWord, wordList.get(idx), wordList, visited);                visited[idx] = false; // 回溯            }            idx++;        }        curCount--;    }    // 判断两个单词是否只有对应一位不同    public boolean oneWordDifferent(String beginWord, String curWord) {        int c = 0, idx = 0;        while (idx < beginWord.length()) {            if (beginWord.charAt(idx) != curWord.charAt(idx))                c++;            idx++;        }        return c == 1;    }}
    
   

结果：

超时。思考：也许得用BFS。。。

改进：

使用广度优先遍历算法解决。虽然通过了，但是效率好低啊（蠢哭...  急需大神代码安慰

class Solution {    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List
   
     wordList) {        if (!wordList.contains(endWord))            return 0;        // 一次转换即可 转换序列长度为2        if (oneWordDifferent(beginWord, endWord))            return 2;        boolean[] visited = new boolean[wordList.size()];        int count = 1;        for (int i = 0; i < wordList.size(); i++) {            if (wordList.get(i).equals(endWord)) {                visited[i] = true;                break;            }        }        List
    
      curWords = new ArrayList<>();        curWords.add(endWord);        while (curWords.size() > 0) {            List
     
       tmp = new ArrayList<>();            for (String s : curWords) {                for (int i = 0; i < wordList.size(); i++) {                    if (!visited[i] && oneWordDifferent(s, wordList.get(i))) {                        tmp.add(wordList.get(i));                        visited[i] = true;                        // 快速判断                        if (wordList.get(i).equals(beginWord))                            return count + 1;                        if (oneWordDifferent(wordList.get(i), beginWord))                            return count + 2;                    }                }            }            count += 1;            curWords = tmp;        }        return 0;    }    // 判断两个单词是否只有对应一位不同    public boolean oneWordDifferent(String beginWord, String curWord) {        int c = 0, idx = 0;        while (idx < beginWord.length()) {            if (beginWord.charAt(idx) != curWord.charAt(idx))                c++;            idx++;        }        return c == 1;    }}
     
    
   

最佳:

class Solution {    public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List
   
     wordList) {        if (beginWord == null || endWord == null || wordList == null) {            return 0;        }                // 将list转为set  查找速度转为O(1)        Set
    
      dict = new HashSet<>(wordList);        if (!dict.contains(endWord)) {            return 0;        }                Set
     
       set1 = new HashSet<>();        Set
      
        set2 = new HashSet<>();        set1.add(beginWord);        set2.add(endWord);                return bfs(set1, set2, dict, 1);    }        private int bfs(Set
       
         set1, Set
        
          set2, Set
         
           dict, int len) { // 确保每次bfs都是对含元素少的set进行bfs if (set1.size() > set2.size()) { return bfs(set2, set1, dict, len); } Set
          
            nextSet = new HashSet<>(); for (String word : set1) { char[] chs = word.toCharArray(); for (int i = 0; i < chs.length; i++) { char oldChar = chs[i]; for (char c = 'a'; c <= 'z'; c++) { // 依次修改chs的每个位置上的字母（改为'a'-'z'） 查看set2是否含有新单词 if (c != oldChar) { chs[i] = c; } String newWord = new String(chs); if (set2.contains(newWord)) { return len + 1; } if (dict.contains(newWord)) { nextSet.add(newWord); dict.remove(newWord); } } chs[i] = oldChar; // 将chs[i]修改为原来的字母 下一步修改下一位置的字母 } } // nextSet为空表明set1中所有元素都转不成dict中的字符串 if (nextSet.isEmpty()) { return 0; } return bfs(nextSet, set2, dict, len + 1); }}
          
         
        
       
      
     
    
   

结论：

看着大神写的代码，就是心旷神怡。（本菜鸡还是得多联系... 

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