Scala delle parole
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema 'Word Ladder'.
1. Impara
Il problema della "scala delle parole" è una sfida chiave nella sezione Grafici.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Word Ladder.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per Word Ladder.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Una sequenza di trasformazione dalla parola BeginWord alla parola EndWord utilizzando un dizionario wordList è una sequenza di parole BeginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk tale che:
- Ogni coppia di parole adiacenti differisce per una sola lettera.
- Ogni si per 1 <= i <= k è in wordList. Tieni presente che non è necessario che BeginWord sia in wordList.
- sk == parola finale.
Date due parole, BeginWord e EndWord, e un dizionario wordList, restituisce il numero di parole nella sequenza di trasformazione più breve da BeginWord a EndWord o 0 se tale sequenza non esiste.
Scrivi una funzione 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
Esempi
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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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 0Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema Grafici standard.
Domande correlate
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