Code Ganker: Word Ladder -- LeetCode

2014年4月6日星期日

Word Ladder -- LeetCode

原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/word-ladder/
这道题看似一个关于字符串操作的题目,其实要解决这个问题得用图的方法。我们先给题目进行图的映射,顶点则是每个字符串,然后两个字符串如果相差一个字符则我们进行连边。接下来看看这个方法的优势,注意到我们的字符集只有小写字母,而且字符串长度固定,假设是L。那么可以注意到每一个字符可以对应的边则有25个(26个小写字母减去自己),那么一个字符串可能存在的边是25*L条。接下来就是检测这些边对应的字符串是否在字典里,就可以得到一个完整的图的结构了。根据题目的要求,等价于求这个图一个顶点到另一个顶点的最短路径,一般我们用广度优先搜索(不熟悉搜索的朋友可以看看Clone Graph)即可。这个算法中最坏情况是把所有长度为L的字符串都看一下,或者把字典中的字符串都看一下,而长度为L的字符串总共有26^L,所以时间复杂度是O(min(26^L, size(dict)),空间上需要存储访问情况,也是O(min(26^L, size(dict))。代码如下:
public int ladderLength(String start, String end, HashSet<String> dict) {
    if(start==null || end==null || start.length()==0 || end.length()==0 || start.length()!=end.length())
        return 0;
    LinkedList<String> queue = new LinkedList<String>();
    HashSet<String> visited = new HashSet<String>();
    int level= 1;
    int lastNum = 1;
    int curNum = 0;
    queue.offer(start);
    visited.add(start);
    while(!queue.isEmpty())
    {
        String cur = queue.poll();
        lastNum--;
        for(int i=0;i<cur.length();i++)
        {
            char[] charCur = cur.toCharArray();
            for(char c='a';c<='z';c++)
            {
                charCur[i] = c;
                String temp = new String(charCur);
                if(temp.equals(end))
                    return level+1;
                if(dict.contains(temp) && !visited.contains(temp))
                {
                    curNum++;
                    queue.offer(temp);
                    visited.add(temp);
                }
            }
        }
        if(lastNum==0)
        {
            lastNum = curNum;
            curNum = 0;
            level++;
        }
    }
    return 0;
}
可以看出代码框架其实就是广度优先搜索的基本代码,就是判断边的时候需要换字符和查字典的操作,对于这些图的搜索等基本算法,还是要熟悉哈。

4 条评论:

  1. LinkedList queue = new LinkedList();
    HashSet visited = new HashSet();
    空间复杂度是O(1)。真棒。。。

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    1. 真是不好意思~ 不知道当时抽了什么筋~ 改正过来了~

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  2. 时间复杂度应该还要再乘以字典长度?

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  3. 时间复杂度是O(min(26^L, size(dict)), 不需要乘以字典长度了,如果字典比26^L小,就是字典长度,否则则是26^L了哈~

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