本文主要是介绍java数据结构与算法刷题-----LeetCode127. 单词接龙,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
java数据结构与算法刷题目录(剑指Offer、LeetCode、ACM)-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完):https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846
广度优先+双分裂蛇
解题思路:时间复杂度O( n ∗ c ∗ 26 n*c*26 n ∗ c ∗ 26 ),n是字典中单词个数,c是单词的长度,26是26个字母,空间复杂度O( n ∗ c ∗ 26 n*c*26 n ∗ c ∗ 26 )
此题就是求二维图起点到终点的最短路径问题。而这个问题本身只是中等难度。但是为什么这道题是困难难度呢?因为这道题太抽象了,虽然是考查图的最短路径,但是题目描述很难让人联想到图,所以以后只要遇到求最短路径的题,看看能不能抽象成二维图,能就说明考察的分裂蛇知识点。 这道题只要抽象成图的数据结构,就退化为1091题了,只要1091题掌握了,这道题就只需要你将图的逻辑抽象出来就可以了。不过这道题的处理稍微有些不同.
🏆LeetCode1091. 二进制矩阵中的最短路径https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/137090602
将题目给的字典中每个单词都抽象成一个顶点,而两个单词如果只有一个字母不一样,就抽象成这两个单词之间有一条边。这样就有了图数据结构了。 然后创建两个Set集合(一般是用队列,但是这道题用队列反而不太好做,因为我们需要确定当前A队列遇到的新单词是否在另一个队列中)。一个从头开始走,一个从终点开始走。
因为我们是抽象的图数据结构,不知道顶点和边的关系,所以我们需要每遇到一个单词,就替换它里面每个字母生成一个新单词,只要这个新单词是题目所给字典中的单词,就说明当前这个单词和这个新单词都是存在于字典中的,且两者之间有一条边。因此这些新单词就是当前结点的下一个广度优先遍历对象 因为两个单词如果只有一个字母不一样,就抽象成这两个单词之间有一条边,但是题目本身没给这个关系,我们只能一个个枚举(修改这个单词中单个字母),时间复杂度是O( c ∗ 26 c*26 c ∗ 26 ),c是这个单词由几个字母组成
当首尾两个集合相遇的一瞬间,其代表的路径就是最短路径(双分裂蛇的特点)。
代码:官方增加了测试用例,相同的算法原来是21ms超越100%,现在只能到达22ms,已经无法超越100%了
class Solution { public int ladderLength ( String beginWord, String endWord, List < String > wordList) { Set < String > wordSet = new HashSet < > ( wordList) ; if ( ! wordSet. contains ( endWord) ) return 0 ; Set < String > beginSet = new HashSet < > ( ) , endSet = new HashSet < > ( ) ; int len = 1 ; int strLen = beginWord. length ( ) ; HashSet < String > visited = new HashSet < > ( ) ; beginSet. add ( beginWord) ; endSet. add ( endWord) ; while ( ! beginSet. isEmpty ( ) && ! endSet. isEmpty ( ) ) { if ( beginSet. size ( ) > endSet. size ( ) ) { Set < String > temp = beginSet; beginSet = endSet; endSet = temp; } Set < String > temp = new HashSet < > ( ) ; for ( String word : beginSet) { char [ ] chs = word. toCharArray ( ) ; for ( int i = 0 ; i < chs. length; i++ ) { for ( char c = 'a' ; c <= 'z' ; c++ ) { char old = chs[ i] ; chs[ i] = c; String target = String . valueOf ( chs) ; if ( endSet. contains ( target) ) return len + 1 ; if ( ! visited. contains ( target) && wordSet. contains ( target) ) { temp. add ( target) ; visited. add ( target) ; } chs[ i] = old; } } } beginSet = temp; len++ ; } return 0 ; }
}
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