[python leetcode] Word Ladder II (very hard)[非常難,放棄]

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Word Ladder II

描述

Given two words (start and end), and a dictionary, find all shortest transformation sequence(s) from start

to end, such that:

• Only one letter can be changed at a time

• Each intermediate word must exist in the dictionary

For example, Given:

start = "hit"

end = "cog"

dict = ["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.

題意：給定start單詞，end單詞，以及一個dict字典。要求找出start到end的所有最短路徑，路徑上的每個單詞都要出現在dict中，且每次改變一個字母。如start="hit"; end="cog"; dict={"hot","dot","dog","lot","log"}，則答案為：[["hit","hot","dot","dog","cog"],["hit","hot","lot","log","cog"]]。這是leetcode oj給的例子。我在實現的時候發現這個例子有點問題：end單詞不在dict中。實際的測試案例應該是start和end單詞都在dict中的，因為如果提前做一個刪除start或者end單詞的操作的話，就通不過了。我用正確的程式去測試oj給的這個例子也無法通過，就姑且認為start單詞和end單詞都在dict中吧，這樣寫出來的程式才能通過。Word Ladder II這一道題還是比較難的，是leetcode oj中通過率最低的一道題。而由於我一直在用python來刷題，且一直在網上找不到用python寫的解法，自己又寫不出來，所以參考了網上的C++解法以及kitt的python程式，在此表示感謝。

 

解題關鍵點：

1，這裡的dict是python中的set()類型。

2，使用前驅單詞表prevMap(是字典類型)來記錄單詞的前驅。比如prevMap={cog:[log, dog]}表示cog的前驅是：log和dog。

3，在word ladder這道題中我們使用了隊列，在word ladder ii中也需要使用隊列，只不過在這個程式中使用了兩個set()來類比隊列(candidates)。candidates[previous]中儲存的是前一層的單詞。如{dot，lot}為第3層單詞。在程式開始執行時，先將candidates[previous]中的單詞（前一層的單詞）在dict中刪除，再將candidates[current]清空，然後根據candidates[previous]中的單詞尋找下一層的單詞，如{dot，lot}的下一層為{dog，log}，並將{dog，log}存入candidates[current]中，同時將單詞存入前驅單詞表中。下一次迴圈開始時，上一次迴圈的candidates[current]變成了candidates[previous]，而上一次迴圈的candidates[previous]變成了candidates[current]並清空。如此反覆執行，當某一次迴圈中的candidates[current]中出現了end單詞時，說明我們的路徑已經找出來了，工作完成了。

4，程式中使用了一個子函數buildpath來重建每一條路徑。如oj給的例子所產生的prevMap={‘cog’:[‘log’,’dog’], ‘log’:[‘lot’], ‘dog’:[‘dot’], ‘lot’:[‘hot’],’dot’:[‘hot’], ‘hot’:[‘hit’]}，這個prevMap可以使用DFS來重建每一條路徑。

本解法來自:

http://www.cnblogs.com/zuoyuan/p/3697045.html

但是很多細節不明白,尋求大家的協助.

 

 1 class Solution: 2     # @param start, a string 3     # @param end, a string 4     # @param dict, a set of string 5     # @return a list of lists of string 6     def findLadders(self, start, end, dict): 7         def buildpath(path, word): # path is a list; word is a string 8             if len(prevMap[word])==0: #prevMap: dict  #Blank prevMap means all the node in the path is visited 9                 path.append(word); 10                 currPath=path[:]   # hard copy path to currPath. No link between pat and currPath11                 currPath.reverse(); 12                 result.append(currPath)13                 path.pop(); #remove the end element14                 return15             path.append(word)16             for iter in prevMap[word]: # reverse the path,17                 buildpath(path, iter)18             path.pop()19         20         result=[]21         prevMap={} # prevMap is a dict22         length=len(start)23         for i in dict: #dict: is a set24             prevMap[i]=[] # set the value for each key as blank string25         candidates=[set(),set()]; current=0; previous=126         candidates[current].add(start) # set0 add start27         while True:28             current, previous=previous, current           #下一次迴圈開始時，上一次迴圈的candidates[current]變成了candidates[previous]，而上一次迴圈的candidates[previous]變成了candidates[current]並清空29             for i in candidates[previous]: dict.remove(i) #先將candidates[previous]中的單詞（前一層的單詞）在dict中刪除30             candidates[current].clear()                   #再將candidates[current]清空31             for word in candidates[previous]:             #再據candidates[previous]中的單詞尋找下一層的單詞32                 for i in range(length):33                     part1=word[:i]; part2=word[i+1:]34                     for j in ‘abcdefghijklmnopqrstuvwxyz‘:35                         if word[i]!=j:36                             nextword=part1+j+part237                             if nextword in dict:38                                 candidates[current].add(nextword) #將下一層存入candidates[current]中39                                 prevMap[nextword].append(word)    #同時將單詞存入前驅單詞表中40             if len(candidates[current])==0: return result         #當集合為空白,返回結果41             if end in candidates[current]: break #當迴圈中的candidates[current]中出現了end單詞時，說明我們的路徑已經找出來了，工作完成了。42         buildpath([], end) #重建每一條路徑。prevMap is a dict，這個prevMap可以使用DFS來重建每一條路徑。43         return result

 

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