2020-03-19 13:10:35
问题描述：
给定两个单词（beginWord 和 endWord）和一个字典 wordList，找出所有从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列。转换需遵循如下规则：
- 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中的单词。
说明:
如果不存在这样的转换序列，返回一个空列表。
所有单词具有相同的长度。
所有单词只由小写字母组成。
字典中不存在重复的单词。
你可以假设 beginWord 和 endWord 是非空的，且二者不相同。
示例 1:
输入:
beginWord = "hit",
endWord = "cog",
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"] 输出:
[
["hit","hot","dot","dog","cog"],
["hit","hot","lot","log","cog"]
]
示例 2:
输入:
beginWord = "hit"
endWord = "cog"
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"] 输出: [] 解释: endWord "cog" 不在字典中，所以不存在符合要求的转换序列。
问题求解：
总体思路是先通过BFS搜索最小步数，并且记录BFS树，之后使用DFS得到路径。这里有个地方需要特别注意的是，在构建BFS树的时候，需要在某一层全部遍历结束后再把下一层的一起加入used中，否则会少掉一些上层到下层的边。
时间复杂度：O(n)
List<List<String>> res = new ArrayList<>();
Set<String> dict = new HashSet<>();
Map<String, Set<String>> graph = new HashMap<>();
public List<List<String>> findLadders(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
for (String s : wordList) dict.add(s);
if (!dict.contains(endWord)) return res;
int step = bfs(beginWord, endWord);
if (step == -1) return res;
dfs(beginWord, endWord, new ArrayList<>(), step + 1);
return res;
}
private void dfs(String begin, String end, List<String> curr, int step) {
curr.add(begin);
if (curr.size() == step) {
if (curr.get(step - 1).equals(end)) res.add(new ArrayList<>(curr));
}
else {
for (String next : graph.get(begin)) {
dfs(next, end, curr, step);
}
}
curr.remove(curr.size() - 1);
}
private int bfs(String begin, String end) {
boolean flag = false;
Queue<String> q = new LinkedList<>();
Set<String> used = new HashSet<>();
q.add(begin);
used.add(begin);
int step = 0;
while (!q.isEmpty()) {
if (flag) return step;
int size = q.size();
Set<String> layer_used = new HashSet<>();
for (int k = 0; k < size; k++) {
String curr = q.poll();
if (!graph.containsKey(curr)) graph.put(curr, new HashSet<>());
char[] chs = curr.toCharArray();
for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
char ch = chs[i];
for (char c = 'a'; c <= 'z'; c++) {
if (c == ch) continue;
chs[i] = c;
String next = new String(chs);
if (next.equals(end)) flag = true;
if (!dict.contains(next) || used.contains(next)) continue;
graph.get(curr).add(next);
q.add(next);
layer_used.add(next);
}
chs[i] = ch;
}
}
step += 1;
used.addAll(layer_used);
}
return -1;
}
