126. 单词接龙 II

题目

按字典 wordList 完成从单词 beginWord 到单词 endWord 转化，一个表示此过程的 转换序列 是形式上像 beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk 这样的单词序列，并满足：

• 每对相邻的单词之间仅有单个字母不同。
• 转换过程中的每个单词 si（1 <= i <= k）必须是字典 wordList 中的单词。注意，beginWord 不必是字典 wordList 中的单词。
• sk == endWord

给你两个单词 beginWord 和 endWord ，以及一个字典 wordList 。请你找出并返回所有从 beginWord 到 endWord 的 最短转换序列 ，如果不存在这样的转换序列，返回一个空列表。每个序列都应该以单词列表 [beginWord, s1, s2, ..., sk] 的形式返回。

示例 1：

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"]]
解释：存在 2 种最短的转换序列：
"hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog"
"hit" -> "hot" -> "lot" -> "log" -> "cog"

示例 2：

输入：beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"]
输出：[]
解释：endWord "cog" 不在字典 wordList 中，所以不存在符合要求的转换序列。

提示：

• 1 <= beginWord.length <= 5
• endWord.length == beginWord.length
• 1 <= wordList.length <= 500
• wordList[i].length == beginWord.length
• beginWord、endWord 和 wordList[i] 由小写英文字母组成
• beginWord != endWord
• wordList 中的所有单词 互不相同

思路

        首先把字典存起来方便查找，如果目标单词不在字典里，就直接结束，然后先用广度优先搜索，从起始单词开始，逐层尝试改变每个位置的字母，看新单词是否在字典里。在这个过程中，把已用过的单词从字典去掉，避免重复，同时，构建一个反向图，记录每个符合条件的新单词是由哪个旧单词变来的。一旦找到目标单词，就不再继续扩展。 当bfs找到了目标单词，就说明存在最短序列，然后利用深搜和回溯，依据反向图从目标单词反向查找，把经过的单词依次添加到路径中，当回到起始单词时，就找到了一条完整的转换序列。

代码

class Solution {
public:unordered_set<string> dict, curLevel, nextLevel;unordered_map<string, vector<string>> graph;//反向图,存储每个单词的前一个可能的单词deque<string> path;//用于记录当前的转换路径vector<vector<string>> ans;//存储所有从beginWord到endWord的最短转换序列。//初始化函数,将wordList存储到dict中void build(vector<string>& wordList){dict = unordered_set<string>(wordList.begin(), wordList.end());graph.clear();ans.clear();curLevel.clear();nextLevel.clear();}//找到所有从beginWord到endWord的最短转换序列vector<vector<string>> findLadders(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList) {build(wordList);//初始化if (dict.find(endWord) == dict.end()){return ans;}if (bfs(beginWord, endWord))//先调用bfs广搜，找到endword就深搜,找生成路径{dfs(endWord, beginWord);}return ans;}bool bfs(string begin, string end)//广搜从beginWord开始逐层扩展，构建反向图{bool find = false;curLevel.insert(begin);while (!curLevel.empty()){//移除当前层的单词for (const string& word : curLevel){dict.erase(word);//避免重复使用}for (const string& word : curLevel){string w = word;for (int i = 0; i < w.size(); i++){char old = w[i];//每个位置的字符依次替换成a到z，检查替换后的单词是否在dict且不等于原单词for (char ch = 'a'; ch <= 'z'; ch++){w[i] = ch;if (dict.find(w) != dict.end() && w != word){if (w == end) {find = true;}graph[w].push_back(word);nextLevel.insert(w);}}w[i] = old;}}if(find){return true;}else//没找到endword{swap(curLevel, nextLevel);//交换curLevel和nextLevel,继续下一层的扩展nextLevel.clear();}}return false;}//回溯生成路径void dfs(string word, string aim) {path.push_front(word);if(word==aim){ans.push_back(vector<string>(path.begin(), path.end()));}else if (graph.find(word)!=graph.end()){for(const string& next:graph[word]){dfs(next,aim);}}path.pop_front();}
};