Escalera de palabras
Guía detallada e implementación Python para el problema 'Word Ladder'.
1. aprender
El problema de la 'Escalera de palabras' es un desafío clave en la sección de Gráficos.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico de Word Ladder.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Word Ladder.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Una secuencia de transformación de la palabra comenzarPalabra a la palabra finPalabra usando una lista de palabras del diccionario es una secuencia de palabras comenzarPalabra -> s1 -> s2 -> ... -> sk tal que:
- Cada par de palabras adyacentes se diferencian por una sola letra.
- Cada si para 1 <= i <= k está en wordList. Tenga en cuenta que comenzarWord no necesita estar en wordList.
- sk == palabra final.
Dadas dos palabras, palabra inicial y palabra final, y una lista de palabras del diccionario, devuelve el número de palabras en la secuencia de transformación más corta desde palabra inicial hasta palabra final, o 0 si no existe dicha secuencia.
Escribe una función ladderLength(beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int.
- •1 <= len(beginWord) <= 10
- •endWord.length == beginWord.length
- •1 <= len(wordList) <= 5000
- •wordList[i].length == beginWord.length
- •beginWord, endWord, and wordList[i] consist of lowercase English letters
- •All the words in wordList are unique
Ejemplos
beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
5
One shortest transformation sequence is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog", which is 5 words long.
beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"]
0
The endWord "cog" is not in wordList, so there is no valid transformation sequence.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
from collections import deque, defaultdict
def ladder_length_opt(beginWord, endWord, wordList):
if endWord not in wordList: return 0
nei = defaultdict(list)
wordList.append(beginWord)
for word in wordList:
for j in range(len(word)):
pattern = word[:j] + "*" + word[j + 1 :]
nei[pattern].append(word)
visit = {beginWord}
q = deque([beginWord])
res = 1
while q:
for i in range(len(q)):
word = q.popleft()
if word == endWord: return res
for j in range(len(word)):
pattern = word[:j] + "*" + word[j + 1 :]
for neighbor in nei[pattern]:
if neighbor not in visit:
visit.add(neighbor)
q.append(neighbor)
res += 1
return 0Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def ladder_length_brute(beginWord, endWord, wordList):
if endWord not in wordList: return 0
def is_diff_one(w1, w2):
diff = 0
for i in range(len(w1)):
if w1[i] != w2[i]: diff += 1
return diff == 1
q = [(beginWord, 1)]
visit = {beginWord}
while q:
word, dist = q.pop(0)
if word == endWord: return dist
for w in wordList:
if w not in visit and is_diff_one(word, w):
visit.add(w)
q.append((w, dist + 1))
return 0Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades del problema de gráficos estándar.
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