LeetCode Word Ladder解题报告

Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence 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"]
As one shortest transformation is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
return its length 5.

题不难理解，输入的是：一个单词和一个字典，单词每次只允许改变一个字母变成字典中的某个单词，如此循环，判断是否能变成目标单词，如果能的话返回变换次数，否则返回0。

解题报告：
最直观的思路就是DFS，每次变成字典中的某个新单词，同时从字典中删除这个单词然后不断递归。
大数据时候超时。因为要求的是最短的变换次数，所以可以使用BFS，和DFS不一样不一次走到最深。逐层遍历变换了一次、二次、三次、n次的所有单词。
思考一下DFS和BFS的区别，举个最简单的例子，111 -> 311。
DFS的话，111->112，之后需要DFS 112的所有变形。同理111->113之后还要遍历113的所有变形。

而BFS的话，                      111
                     112  113 121 131  211  311

只需要6次就能找到最终结果。

实现方面的一个技巧是用2个队列，一个保存变形之后的单词，一个表示当前单词所经过的变换次数，两个对了保持同步。这样就能记录下来当前单词是经过了多少次变换得到的。
上AC代码：

public class Solution {public int ladderLength(String start, String end, HashSet<String> dict) {            if(start.equals(end)==true||start==null||end==null) {                return 0;            }                        Queue queue = new LinkedList<String>();            //记录当前节点所在的层数，也就是经过了多少次变换            LinkedList<Integer> distanceQueue = new LinkedList<Integer>();            queue.add(start);            distanceQueue.add(1);            int ret = 0;            while(!queue.isEmpty()) {                String str = (String)queue.poll();                ret = (int)distanceQueue.poll();                //对当前单词的每个字符逐个测试，生成的新单词是否存在于字典中                for(int i=0; i<str.length(); i++){                    char[] strCharArr = str.toCharArray();                    for(char c='a'; c<='z'; c++){                        strCharArr[i] = c;                        String newWord = new String(strCharArr);                        if(dict.contains(newWord)){                            if(newWord.equals(end)) {                                return ret + 1;                            }                            queue.add(newWord);                            distanceQueue.add(ret + 1);                            dict.remove(newWord);                        }                    }                }            }            return 0;        }}