126. Word Ladder II

题目：

Given two words (beginWord and endWord), and a dictionary's word list, find all shortest transformation sequence(s) from beginWord to endWord, such that:

1. Only one letter can be changed at a time
2. Each intermediate word must exist in the word list

For example,

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

Return

  [
    ["hit","hot","dot","dog","cog"],
    ["hit","hot","lot","log","cog"]
  ]

Note:

• All words have the same length.
• All words contain only lowercase alphabetic characters.

链接： https//leetcode.com/problems/word-ladder-ii/

题解：

求所有最短路径...第一想法是先定义一个用adjacent list表示的图类，然后用Dijkstra求最短路径们。

再仔细想一想，我们现在应该有两条路，一条是在Word Ladder I的基础上改进， 另外一条是用一个不太一样的方法从头思考设计和解决。

先试试第一条，在Word Ladder I基础上改进。一个可能的解法基本步骤可能是:

1. 1. 按照Word Ladder I的方法，用BFS求最段路径
   2. 找到第一条最短路径的时候，不返回，继续计算Queue里这一层BFS其他结点，看是否能有其他最短路径。 因为在这一层找到了最短路径，所以长度是固定的，找完这一层就可以结束了，返回结果。
   3. 在每一层BFS的时候cache之前路径。对于 visited的处理，在每一层运算结束之后再统一更新visited，否则如果下一节点由这一层的多个节点共用，会出问题。　　
   4. 如何保存已经访问过的节点。比如假设用 HashMap<String, List<String>>来保存下一节点与之前路径，假设有一条为 tex, {red，ted，tex}，还有一条 tex，{red，rex，tex}，这时就有了collision。所以可能只能储存前序的节点，并不能保存整个路径，除非额外做些处理，比如另外做数据结构，或者把路径做成 word + delimiter，然后比较的时候取split string得到的数组里的最后一个元素， 之类的。　　　
   5. 只存前序节点的话，最后的结果应该是在HashMap里的一条<endWord, List<String>>。 这样再从endWord开始对List<String>做一个DFS，应该就可以找到所要求的路径。

12:53AM，尝试完毕，可以作为一个解。要继续研究最优解法。终于AC了好高兴，基本算是做了整整一天。写的代码丑陋异常...一定要再优化优化。复杂度应该和1一样，不过代码里面用到了list的contains，也许会增加一些低阶量。

 Time Complexity - O(min(26^L, size(wordList))， Space Complexity - O(min(26^L, size(wordList))，  L为 word length。

public class Solution {
    public List<List<String>> findLadders(String beginWord, String endWord, Set<String> wordList) {
        List<List<String>> res = new ArrayList<>();
        if(beginWord == null || endWord == null || wordList == null || wordList.size() == 0 || beginWord.equals(endWord))
            return res;
        if(wordList.contains(beginWord))
            wordList.remove(beginWord);
        if(wordList.contains(endWord))
            wordList.remove(endWord);
            
        Queue<String> q = new LinkedList<>();
        q.offer(beginWord);
        int curLevel = 1, nextLevel = 0;
        HashSet<String> visited = new HashSet<>();
        HashSet<String> levelVisited = new HashSet<>();
        HashMap<String, ArrayList<String>> wordChains = new HashMap<>();
        boolean foundShortestPath = false;
        
        while(!q.isEmpty()) {
            String word = q.poll();
            curLevel--;
            
            for(int i = 0; i < word.length(); i++) {
                char[] wordAsArray = word.toCharArray();
                
                for(char j = 'a'; j <= 'z'; j++) {
                    wordAsArray[i] = j;
                    String newWord = String.valueOf(wordAsArray);
                    
                    if(newWord.equals(endWord)) {               // found shortest path at this level
                        foundShortestPath = true;               // flag to only process this level, then return
                        if(wordChains.containsKey(endWord)) {
                            if(!wordChains.get(endWord).contains(word))
                                wordChains.get(endWord).add(word);
                        } else {
                            ArrayList<String> preWords = new ArrayList<>();
                            preWords.add(word);
                            wordChains.put(endWord, preWords);
                        }
                        break;
                    }
                        
                    if(wordList.contains(newWord) && !visited.contains(newWord)) {  //found edge to next node
                        q.offer(newWord);
                        if(wordChains.containsKey(newWord)) {                            
                            if(!wordChains.get(newWord).contains(word))
                                wordChains.get(newWord).add(word);
                        } else {
                             ArrayList<String> preWords = new ArrayList<>();
                             preWords.add(word);
                             wordChains.put(newWord, preWords);
                        }                        
                        nextLevel++;
                        levelVisited.add(newWord);              //add the newWord to a temp visited HashMap
                    }
                }
            }
            
            if(curLevel == 0) {
                if(foundShortestPath)                         
                    break;
                curLevel = nextLevel;
                nextLevel = 0;
                for(String str : levelVisited)               //update the global "visited" 
                    visited.add(str);
                levelVisited.clear();
            }
        }
        
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();    
        list.add(endWord);
        getWordChains(res, list, wordChains, beginWord, endWord);
        return res;
    }
    
    
    private void getWordChains(List<List<String>> res, ArrayList<String> list, HashMap<String, ArrayList<String>> wordChains, String beginWord, String endWord) {
        if(endWord.equals(beginWord)) {
            res.add(new ArrayList<String>(list));
            return;
        }           
        ArrayList<String> curLevel= new ArrayList<>();
        if(wordChains.containsKey(endWord)) 
            curLevel = wordChains.get(endWord);
        else
            return;
        
        for(int i = 0; i < curLevel.size(); i++) {
            String word = curLevel.get(i); 
            list.add(0, word);
            getWordChains(res, list, wordChains, beginWord, word);
            list.remove(word);
        }
    }
}

再试试第二条(刷下一遍时)

急需学习图的各种知识。WordLadder这种经典题目，Sedgewick的算法书和Mark Ellen Weiss的数据结构书里都有涉及，要多学多练。

题外话： 中午去SOHO和Justin谈了一下，他说有3个startup不错，一个是doubleclick前CEO做的，专门搞古董交易的startup。第二个是ADP sponsor的internal子公司，做得很像zenefits。第三个是一个做男士剃须刀的，有专门的厂家在德国，目标是在你需要刮胡子的时候快递新的刮胡刀上门。真的很有意思，broaden my vision。 下午继续回公司做事，要处理好和同事，上级的关系，要有耐心，不要急躁。

Reference：

http://baike.baidu.com/view/349189.htm

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E7%9F%AD%E8%B7%AF%E9%97%AE%E9%A2%98

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6181485

http://www.geeksforgeeks.org/breadth-first-traversal-for-a-graph/

http://algs4.cs.princeton.edu/code/edu/princeton/cs/algs4/Graph.java.html

http://www.cnblogs.com/springfor/p/3893529.html

http://blog.csdn.net/linhuanmars/article/details/23071455