leecode:单词接龙之二(python)

乖乖的函数 2020-11-13 02:57:11
Python 之二 接龙 单词 leecode


1. 题目描述

给定两个单词(beginWord 和 endWord)和一个字典 wordList,找出所有从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列。转换需遵循如下规则:

每次转换只能改变一个字母。
转换过程中的中间单词必须是字典中的单词。

说明:
如果不存在这样的转换序列,返回一个空列表。
所有单词具有相同的长度。
所有单词只由小写字母组成。
字典中不存在重复的单词。
你可以假设 beginWord 和 endWord 是非空的,且二者不相同。
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”]
]
示例 2:
输入:
beginWord = “hit”
endWord = “cog”
wordList = [“hot”,“dot”,“dog”,“lot”,“log”]
输出: []
解释: endWord “cog” 不在字典中,所以不存在符合要求的转换序列。

2. 思路

想了三天,参考了一下别人的思路,试了好几遍,终于AC了。
每一个代码的具体目的都在代码里作了注释。

这一题是单词接龙的进阶版,要返回所有的转换序列。这里借鉴了南郭子綦的思路。
以示例1为例:
beginWord = “hit”,
endWord = “cog”,
wordList = [“hot”,“dot”,“dog”,“lot”,“log”,“cog”]
具体来说,主要做了以下几部分的工作:
在这里插入图片描述

  1. 用字典建立beginWord和endWord之间单词的联系,其中字典的key是后面的单词,val是key前面的单词所构成的单词数组。如:hot的前一个单词是hit。当key为beginWord时,val为[],这个例子最终建立的字典是memories = {“cog”:[“log”,“dog”], “log”:[“lot”], “dog”:[“dot”], “dot”:[“hot”], “lot”:[“hot”], “hot”:[“hit”],“hit”:[]}。
  2. 根据构建好的字典,利用带有回溯的dfs方法生成从beginWord到endWord的转化路径。
  3. 在构建字典的时候,我们可以利用层次遍历的方法,借助两个集合,preset和curset。其中preset集合里是前一层的单词,curset表示当前层的单词集合。即curset中的单词是key,preset里的单词是value,当开始循环的时候,这一次循环的curset是下一层循环的preset,为了避免重复,每循环完一次,都要把curset里的单词从wordList中去掉(或者循环之前把preset里的单词去掉)。

2.1 python代码

class Solution:
def findLadders(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> List[List[str]]:
# 利用dfs构建路径
def buildPath(path,word):
# dfs从字典中构建出beginWord到endWord的路径,其中这个路径生成函数是从endWord往前倒推的
if len(memories[word]) == 0:
# 因为如果字典构建完成的话,在一整条完整的路径中,
# 只有beginWord的val是[],其他的都至少有一个单词,
# 否则连不成一个完整的路径。
# 这是需要将word添加进path头部(因为是倒推的)然后压入结果中
res.append([word] + path)
return
# 如果不是beginWord,将其插入path头部,然后进入这个单词的上一层单词。
# 因为可能有多个单词变换一个字母得到当前单词,利用一个for循环,
# 从字典中读取这个单词的上一层单词,分别进行递归。
path.insert(0,word)
for element in memories[word]:
buildPath(path,element)
# 由于路径可能不止一条(某个单词的上层单词有多个,或者某个单词的下层单词有多个) 
# 因此需要将插入头部的元素拿出来。(回溯),每运行(递归)一次,就拿出一个元素。
# 令path恢复到for循环之前的path。
path.pop(0)
# 二: 构建字典
memories = {
}
memories[beginWord] = [] # 将beginWord的val值设置成[]
wordList = set(wordList) # 因为不会重复,先对wordList进行降重。
wordList.discard(beginWord) # 将beginWord从wordList中删除
# 先初始化memories,使其key为wordList中的单词,val统一先设置成[]
for i in wordList:
memories[i] = []
# 借助两个集合(preset和curset)存储上一层单词和目前层的单词
curset = set()
curset.add(beginWord)
preset = set()
lenth = len(beginWord)
res = []
while True:
preset = curset # 上一次循环的curset变成这一次循环的precut。
# 由于curset是存储这一次循环的当前层元素的,因此每次循环前,
# 都要将curset重新清空,以便填充当前层元素
curset = set()
# 对在上一层中的单词进行判断,看是否有还在wordList中的单词,
# 可以由上一层单词一次变化得到。有的话,就修改字典中的相应key的val值。
# 同时将这个单词压入curset(当前层)
for preword in preset:
for i in range(lenth):
left = preword[:i]
right = preword[i+1:]
for byte in "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz":
if byte != preword[i]:
tempword = left + byte + right
if tempword in wordList:
memories[tempword].append(preword)
curset.add(tempword)
# 为了避免重复,每检查完一次,都需要将当前层单词从wordList中删除,
# 要不然下一次循环的上一层元素,不能出现重复使用的情况。
for word in curset:
wordList.discard(word)
# 当构建字典的过程中,如果上一层的所有元素都无法通过一次変换
# 得到wordList中的单词),说明这个路径就会打断,即找不到从begin到end的路径
# 不用再检查,直接返回[]。当然在字典中可能会有其他的单词的val为空,
# 只要不在路径上就不影响。(不在在precut里)
if len(curset) == 0:
return []
# 如果endWord在curset中,即endWord是当前循环的当前层单词,
# 说明已经到达endWord了,打断循环即可。endWord不会是任何单词的上一层元素。
if endWord in curset:
break
buildPath([],endWord) #将字典构建成路径结果返回
return res
版权声明
本文为[乖乖的函数]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://blog.csdn.net/ggdhs/article/details/91645870

  1. 利用Python爬虫获取招聘网站职位信息
  2. Using Python crawler to obtain job information of recruitment website
  3. Several highly rated Python libraries arrow, jsonpath, psutil and tenacity are recommended
  4. Python装饰器
  5. Python实现LDAP认证
  6. Python decorator
  7. Implementing LDAP authentication with Python
  8. Vscode configures Python development environment!
  9. In Python, how dare you say you can't log module? ️
  10. 我收藏的有关Python的电子书和资料
  11. python 中 lambda的一些tips
  12. python中字典的一些tips
  13. python 用生成器生成斐波那契数列
  14. python脚本转pyc踩了个坑。。。
  15. My collection of e-books and materials about Python
  16. Some tips of lambda in Python
  17. Some tips of dictionary in Python
  18. Using Python generator to generate Fibonacci sequence
  19. The conversion of Python script to PyC stepped on a pit...
  20. Python游戏开发,pygame模块,Python实现扫雷小游戏
  21. Python game development, pyGame module, python implementation of minesweeping games
  22. Python实用工具,email模块,Python实现邮件远程控制自己电脑
  23. Python utility, email module, python realizes mail remote control of its own computer
  24. 毫无头绪的自学Python,你可能连门槛都摸不到!【最佳学习路线】
  25. Python读取二进制文件代码方法解析
  26. Python字典的实现原理
  27. Without a clue, you may not even touch the threshold【 Best learning route]
  28. Parsing method of Python reading binary file code
  29. Implementation principle of Python dictionary
  30. You must know the function of pandas to parse JSON data - JSON_ normalize()
  31. Python实用案例,私人定制,Python自动化生成爱豆专属2021日历
  32. Python practical case, private customization, python automatic generation of Adu exclusive 2021 calendar
  33. 《Python实例》震惊了,用Python这么简单实现了聊天系统的脏话,广告检测
  34. "Python instance" was shocked and realized the dirty words and advertisement detection of the chat system in Python
  35. Convolutional neural network processing sequence for Python deep learning
  36. Python data structure and algorithm (1) -- enum type enum
  37. 超全大厂算法岗百问百答(推荐系统/机器学习/深度学习/C++/Spark/python)
  38. 【Python进阶】你真的明白NumPy中的ndarray吗?
  39. All questions and answers for algorithm posts of super large factories (recommended system / machine learning / deep learning / C + + / spark / Python)
  40. [advanced Python] do you really understand ndarray in numpy?
  41. 【Python进阶】Python进阶专栏栏主自述:不忘初心,砥砺前行
  42. [advanced Python] Python advanced column main readme: never forget the original intention and forge ahead
  43. python垃圾回收和缓存管理
  44. java调用Python程序
  45. java调用Python程序
  46. Python常用函数有哪些?Python基础入门课程
  47. Python garbage collection and cache management
  48. Java calling Python program
  49. Java calling Python program
  50. What functions are commonly used in Python? Introduction to Python Basics
  51. Python basic knowledge
  52. Anaconda5.2 安装 Python 库(MySQLdb)的方法
  53. Python实现对脑电数据情绪分析
  54. Anaconda 5.2 method of installing Python Library (mysqldb)
  55. Python implements emotion analysis of EEG data
  56. Master some advanced usage of Python in 30 seconds, which makes others envy it
  57. python爬取百度图片并对图片做一系列处理
  58. Python crawls Baidu pictures and does a series of processing on them
  59. python链接mysql数据库
  60. Python link MySQL database