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  • LeetCode——word-ladder*

    Q:给定两个单词(初始单词和目标单词)和一个单词字典,请找出所有的从初始单词到目标单词的最短转换序列的长度:

    • 每一次转换只能改变一个单词
    • 每一个中间词都必须存在单词字典当中

    例如:
    给定的初始单词start="hit",
    目标单词end ="cog"。
    单词字典dict =["hot","dot","dog","lot","log"]
    一个最短的转换序列为"hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
    返回长度5

    注意:
    如果没有符合条件的转换序列,返回0。
    题目中给出的所有单词的长度都是相同的
    题目中给出的所有单词都仅包含小写字母

    A:
    引用:https://www.kancloud.cn/kancloud/data-structure-and-algorithm-notes/73094
    咋一看还以为是 Edit Distance 的变体,仔细审题后发现和动态规划没啥关系。题中有两大关键点:一次只能改动一个字符;改动的中间结果必须出现在词典中。那么大概总结下来共有四种情形:

    • start 和 end 相等。
    • end 在 dict 中,且 start 可以转换为 dict 中的一个单词。
    • end 不在 dict 中,但可由 start 或者 dict 中的一个单词转化而来。
    • end 无法由 start 转化而来。

    由于中间结果也必须出现在词典中,故此题相当于图搜索问题,将 start, end, dict 中的单词看做图中的节点,节点与节点(单词与单词)可通过一步转化得到,可以转换得到的节点相当于边的两个节点,边的权重为1(都是通过1步转化)。到这里问题就比较明确了,相当于搜索从 start 到 end 两点间的最短距离,即 Dijkstra 最短路径算法。通过 BFS 和哈希表实现
    首先将 start 入队,随后弹出该节点,比较其和 end 是否相同;再从 dict 中选出所有距离为1的单词入队,并将所有与当前节点距离为1且未访问过的节点(需要使用哈希表)入队,方便下一层遍历时使用,直至队列为空。

        public static int ladderLength(String start, String end, HashSet<String> dict) {
            if (start == null || end == null)
                return 0;
            if (start.length() == 0 || end.length() == 0)
                return 0;
            if (dict == null || dict.size() == 0)
                return 0;
    
            int ladderlen = 1;
            dict.add(end);
            Queue<String> queue = new LinkedList<>();
            Set<String> hash = new HashSet<>();
            queue.offer(start);
            hash.add(start);
            while (!queue.isEmpty()) {
                ladderlen++;
                int len = queue.size();
                for (int i = 0; i < len; i++) {
                    String temp = queue.poll();
                    for (String nextword : getNextWords(temp, dict)) {
                        if (nextword.equals(end))
                            return ladderlen;
                        if (hash.contains(nextword))
                            continue;
                        queue.offer(nextword);
                        hash.add(nextword);
                    }
                }
            }
            return 0;
        }
    
        public static Set<String> getNextWords(String curr, Set<String> dict) {
            Set<String> nextWords = new HashSet<>();
            for (int i = 0; i < curr.length(); i++) {
                char[] chars = curr.toCharArray();
                for (char c = 'a'; c <= 'z'; c++) {
                    chars[i] = c;
                    String temp = new String(chars);
                    if (dict.contains(temp)) {
                        nextWords.add(temp);
                    }
                }
            }
            return nextWords;
        }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xym4869/p/12492852.html
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