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题目描述
字典 strList 中从字符串 beginStr 和 endStr 的转换序列是一个按下述规格形成的序列：
-
序列中第一个字符串是 beginStr。
-
序列中最后一个字符串是 endStr。
-
每次转换只能改变一个字符。
-
转换过程中的中间字符串必须是字典 strList 中的字符串。
给你两个字符串 beginStr 和 endStr 和一个字典 strList，找到从 beginStr 到 endStr 的最短转换序列中的字符串数目。如果不存在这样的转换序列，返回 0。
输入描述
第一行包含一个整数 N，表示字典 strList 中的字符串数量。 第二行包含两个字符串，用空格隔开，分别代表 beginStr 和 endStr。 后续 N 行，每行一个字符串，代表 strList 中的字符串。
输出描述
输出一个整数，代表从 beginStr 转换到 endStr 需要的最短转换序列中的字符串数量。如果不存在这样的转换序列，则输出 0。
输入示例
6
abc def
efc
dbc
ebc
dec
dfc
yhn
输出示例
4
提示信息
从 startStr 到 endStr，在 strList 中最短的路径为 abc -> dbc -> dec -> def，所以输出结果为 4
数据范围：
2 <= N <= 500
以示例1为例，从这个图中可以看出 abc 到 def的路线 不止一条，但最短的一条路径上是4个节点。
本题只需要求出最短路径的长度就可以了，不用找出具体路径。
所以这道题要解决两个问题：
- 图中的线是如何连在一起的
- 起点和终点的最短路径长度
首先题目中并没有给出点与点之间的连线，而是要我们自己去连，条件是字符只能差一个。
所以判断点与点之间的关系，需要判断是不是差一个字符，如果差一个字符，那就是有链接。
然后就是求起点和终点的最短路径长度，这里无向图求最短路，广搜最为合适，广搜只要搜到了终点，那么一定是最短的路径。因为广搜就是以起点中心向四周扩散的搜索。
本题如果用深搜，会比较麻烦，要在到达终点的不同路径中选则一条最短路。 而广搜只要达到终点，一定是最短路。
另外需要有一个注意点：
- 本题是一个无向图，需要用标记位，标记着节点是否走过，否则就会死循环！
- 使用set来检查字符串是否出现在字符串集合里更快一些
C++代码如下：（详细注释）
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <unordered_set>
#include <unordered_map>
#include <queue>
using namespace std;
int main() {
string beginStr, endStr, str;
int n;
cin >> n;
unordered_set<string> strSet;
cin >> beginStr >> endStr;
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> str;
strSet.insert(str);
}
// 记录strSet里的字符串是否被访问过，同时记录路径长度
unordered_map<string, int> visitMap; // <记录的字符串，路径长度>
// 初始化队列
queue<string> que;
que.push(beginStr);
// 初始化visitMap
visitMap.insert(pair<string, int>(beginStr, 1));
while(!que.empty()) {
string word = que.front();
que.pop();
int path = visitMap[word]; // 这个字符串在路径中的长度
// 开始在这个str中，挨个字符去替换
for (int i = 0; i < word.size(); i++) {
string newWord = word; // 用一个新字符串替换str，因为每次要置换一个字符
// 遍历26的字母
for (int j = 0 ; j < 26; j++) {
newWord[i] = j + 'a';
if (newWord == endStr) { // 发现替换字母后，字符串与终点字符串相同
cout << path + 1 << endl; // 找到了路径
return 0;
}
// 字符串集合里出现了newWord，并且newWord没有被访问过
if (strSet.find(newWord) != strSet.end()
&& visitMap.find(newWord) == visitMap.end()) {
// 添加访问信息，并将新字符串放到队列中
visitMap.insert(pair<string, int>(newWord, path + 1));
que.push(newWord);
}
}
}
}
// 没找到输出0
cout << 0 << endl;
}当然本题也可以用双向BFS，就是从头尾两端进行搜索，大家感兴趣，可以自己去实现，这里就不再做详细讲解了。
public class Main {
// BFS方法
public static int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
// 使用set作为查询容器，效率更高
HashSet<String> set = new HashSet<>(wordList);
// 声明一个queue存储每次变更一个字符得到的且存在于容器中的新字符串
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
// 声明一个hashMap存储遍历到的字符串以及所走过的路径path
HashMap<String, Integer> visitMap = new HashMap<>();
queue.offer(beginWord);
visitMap.put(beginWord, 1);
while (!queue.isEmpty()) {
String curWord = queue.poll();
int path = visitMap.get(curWord);
for (int i = 0; i < curWord.length(); i++) {
char[] ch = curWord.toCharArray();
// 每个位置尝试26个字母
for (char k = 'a'; k <= 'z'; k++) {
ch[i] = k;
String newWord = new String(ch);
if (newWord.equals(endWord)) return path + 1;
// 如果这个新字符串存在于容器且之前未被访问到
if (set.contains(newWord) && !visitMap.containsKey(newWord)) {
visitMap.put(newWord, path + 1);
queue.offer(newWord);
}
}
}
}
return 0;
}
public static void main (String[] args) {
/* code */
// 接收输入
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int N = sc.nextInt();
sc.nextLine();
String[] strs = sc.nextLine().split(" ");
List<String> wordList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < N; i++) {
wordList.add(sc.nextLine());
}
// wordList.add(strs[1]);
// 打印结果
int result = ladderLength(strs[0], strs[1], wordList);
System.out.println(result);
}
}def judge(s1,s2):
count=0
for i in range(len(s1)):
if s1[i]!=s2[i]:
count+=1
return count==1
if __name__=='__main__':
n=int(input())
beginstr,endstr=map(str,input().split())
if beginstr==endstr:
print(0)
exit()
strlist=[]
for i in range(n):
strlist.append(input())
# use bfs
visit=[False for i in range(n)]
queue=[[beginstr,1]]
while queue:
str,step=queue.pop(0)
if judge(str,endstr):
print(step+1)
exit()
for i in range(n):
if visit[i]==False and judge(strlist[i],str):
visit[i]=True
queue.append([strlist[i],step+1])
print(0)const r1 = require('readline').createInterface({ input: process.stdin });
// 创建readline接口
let iter = r1[Symbol.asyncIterator]();
// 创建异步迭代器
const readline = async () => (await iter.next()).value;
let N //输入字符串个数
let beginStr //开始字符串
let endStr //结束字符串
let strSet = new Set() //字符串集合
let visitedMap = new Map() //访问过的字符串
// 读取输入，初始化地图
const init = async () => {
let line = await readline();
line = line.trim()
N = Number(line);
line = await readline();
line = line.trim().split(' ')
beginStr = line[0]
endStr = line[1]
for (let i = 0; i < N; i++) {
line = await readline()
line = line.trim()
strSet.add(line.trim())
}
}
(async function () {
// 读取输入，初始化数据
await init()
// 初始化队列
let queue = []
queue.push(beginStr)
// 初始化visitMap
visitedMap.set(beginStr, 1)
while (queue.length) {
let word = queue.shift()
let path = visitedMap.get(word)
// 遍历26个字母
for (let i = 0; i < word.length; i++) {
let newWord = word.split('') // 用一个新字符串替换str，因为每次要置换一个字符
for (let j = 0; j < 26; j++) {
newWord[i] = String.fromCharCode('a'.charCodeAt() + j)
// 发现替换字母后，字符串与终点字符串相同
if (newWord.join('') === endStr) {
console.log(path + 1);
return 0; // 找到了路径
}
// 字符串集合里出现了newWord，并且newWord没有被访问过
if (strSet.has(newWord.join('')) && !visitedMap.has(newWord.join(''))) {
// 添加访问信息，并将新字符串放到队列中
queue.push(newWord.join(''))
visitedMap.set(newWord.join(''), path + 1)
}
}
}
}
console.log(0);
})()