❤️❤️❤️ 欢迎来到我的博客。希望您能在这里找到既有价值又有趣的内容，和我一起探索、学习和成长。欢迎评论区畅所欲言、享受知识的乐趣！

• 推荐：数据分析螺丝钉的首页 格物致知 终身学习 期待您的关注
  

• 导航：

  • LeetCode解锁1000题: 打怪升级之旅：每题都包括3-5种算法，以及详细的代码实现，刷题面试跳槽必备
  • 漫画版算法详解：通过漫画的形式和动态GIF图片把复杂的算法每一步进行详细可视解读，看一遍就掌握
  • python源码解读：解读python的源代码与调用关系，快速提升代码质量
  • python数据分析可视化：企业实战案例：企业级数据分析案例与可视化，提升数据分析思维和可视化能力
  • 程序员必备的数学知识与应用：全面详细的介绍了工程师都必备的数学知识

期待与您一起探索技术、持续学习、一步步打怪升级 欢迎订阅本专栏❤️❤️

题目描述

给定两个单词（beginWord 和 endWord）和一个字典 wordList，找出所有从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列的转换过程，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在字典 wordList 中。

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。
• 所有单词只包含小写字母。
• 字典 wordList 是非空的，且不包含重复的单词。
• beginWord 和 endWord 是非空的，且不相同。

示例:

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"]
]

方法一：广度优先搜索（BFS）+ 回溯

解题步骤

1. 使用 BFS 确定最短路径长度并记录每个单词的所有可能前驱词。
2. 从 endWord 开始，使用回溯法根据前驱词列表构造所有有效路径。

Python 示例

from collections import defaultdict, dequedef findLadders(beginWord, endWord, wordList):if endWord not in wordList:return []wordList = set(wordList)layer = {}layer[beginWord] = [[beginWord]]while layer:newlayer = defaultdict(list)for word in layer:if word == endWord:return layer[word]for i in range(len(word)):for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':newword = word[:i] + c + word[i+1:]if newword in wordList:newlayer[newword] += [j + [newword] for j in layer[word]]wordList -= set(newlayer.keys())layer = newlayerreturn []# Example usage
beginWord = "hit"
endWord = "cog"
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
print(findLadders(beginWord, endWord, wordList))

算法分析

• 时间复杂度: O(N * M^2)，N 是 wordList 的长度，M 是单词的长度。
• 空间复杂度: O(N * M)，存储转换路径所需空间。

方法一：广度优先搜索（BFS）+ 回溯 图解说明

在方法一中，我们使用广度优先搜索（BFS）和回溯的组合来解决单词接龙 II 问题。这种方法的核心在于逐层扩展当前单词，直到找到目标单词 endWord。图解的详细步骤如下：

1. 初始化：

   • 创建一个字典 layer 来存储每一层的单词及其对应的路径。初始时，layer 包含 beginWord 和它自身构成的路径（["hit"]）。

2. 广度优先搜索：

   • 遍历当前层的每个单词，尝试改变单词中的每一个字符，用 26 个字母替换，生成新的单词。
   • 检查每个新生成的单词是否在 wordList 中。如果在，将其加入到下一层的搜索中，并记录路径。
   • 重要的是，一旦一个单词被用于构建路径，它就会从 wordList 中移除，这避免了重复访问并减少了搜索空间。

3. 路径记录：

   • 对于每个有效的转换单词，我们更新 newlayer 字典，将新单词的路径扩展为从上一层单词衍生出的所有可能路径。
   • 例如，从 “hit” 到 “hot”，如果 “hot” 能转换为 “dot” 和 “lot”，则路径更新为从 “hit” 到 “hot” 再到这些单词的路径。

4. 检查终点：

   • 在每层搜索结束时，检查 endWord 是否已经出现在当前层的路径中。如果出现，就意味着找到了最短路径，函数返回当前层对应的 endWord 的所有路径。

5. 循环继续：

   • 更新 layer 为 newlayer，进行下一轮层的搜索，直到找到 endWord 或者没有新单词可以搜索。

示意图

考虑 beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"] 的情况：

Layer 0: hit|
Layer 1: hot/ \
Layer 2:dot lot/    \
Layer 3:dog  log\     /
Layer 4:  cog

在这个示意图中，广度优先搜索首先找到与 “hit” 一个字母不同的所有单词（即 “hot”），然后再从 “hot” 扩展到 “dot” 和 “lot”，以此类推，直到到达 “cog”。每一步都保证是最短的可能路径，因为我们是逐层扩展的。

方法二：双向广度优先搜索（Bi-directional BFS）

解题步骤

1. 从 beginWord 和 endWord 同时开始搜索，每次扩展较小的层。
2. 当两个搜索方向在中间某处相遇时，使用所有累积的路径构建最终路径。

Python 示例

def findLadders(beginWord, endWord, wordList):if endWord not in wordList:return []tree, words, n = defaultdict(set), set(wordList), len(beginWord)if beginWord in words: words.remove(beginWord)found, q, nq = False, {beginWord}, set()while q and not found:words -= set(q)for x in q:for y in [x[:i] + c + x[i + 1:] for i in range(n) for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz']:if y in words:if y == endWord: found = Trueelse: nq.add(y)tree[x].add(y)q, nq = nq, set()def bt(x): return [[x]] if x == endWord else [[x] + rest for y in tree[x] for rest in bt(y)]return bt(beginWord)# Example usage
beginWord = "hit"
endWord = "cog"
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
print(findLadders(beginWord, endWord, wordList))

算法分析

• 时间复杂度: O(N * M^2)，类似于单向 BFS。
• 空间复杂度: O(N * M)，需要存储中间状态和构建路径。

算法图解与说明

双向广度优先搜索可以更快地找到路径因为它从两端同时搜索，减少了搜索的广度。

这两种方法都可以有效地找出所有最短的从 beginWord 到 endWord 的路径，第二种方法通常更快，尤其是在大数据集上。

🌹🌹如果觉得这篇文对你有帮助的话，记得一键三连关注、赞👍🏻、收藏是对作者最大的鼓励，非常感谢 ❥(^_-)

❤️❤️作者知识有限，如有错误，请各位大佬评论区批评指正，不胜感激❥(^_-)