給定兩個單詞（beginWord 和 endWord）和一個字典，找到從 beginWord 到 endWord 的最短轉換序列的長度。轉換需遵循如下規則：
每次轉換隻能改變一個字母。
轉換過程中的中間單詞必須是字典中的單詞。
說明:
如果不存在這樣的轉換序列，返回 0。
所有單詞具有相同的長度。
所有單詞只由小寫字母組成。
字典中不存在重複的單詞。
你可以假設 beginWord 和 endWord 是非空的，且二者不相同。
示例 1:
輸入:
beginWord = "hit",
endWord = "cog",
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
輸出: 5
解釋: 一個最短轉換序列是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
返回它的長度 5。
示例 2:
輸入:
beginWord = "hit"
endWord = "cog"
wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"]
輸出: 0
解釋: endWord "cog" 不在字典中，所以無法進行轉換。
思路：
1、題目分析
題目要求每個單詞只能做一個單詞的變化，然後轉換到endWord，求這個轉換的最短距離。
2、解題分析
看到最短距離就想到了用BFS算法，再圖的遍歷過程中BFS算法算是一個比較經典的算法。能找出無向圖從起點到終點的最短距離，所以嘗試着把這個題目轉換一下看能否轉換成一個圖。這個時候如過兩個單詞之間差一個變換，那就說明兩個節點之間的距離就是1.這樣就可以轉換成圖的遍歷。但是存在一個問題，每個單詞的變化都是有三種變化，那對應得wordlist裏可能也有很多對應得word。爲了簡化這個情況把wordlist進行處理。把不相同得那個單詞用*代替，然後把同類得放在一個value下面。處理完以後再把初始單詞和初始長度添加到一個隊列中去。在遍歷隊列。如果把每個單詞得變化都在字典中去查找，如果查找到得結果等於endword，萬事大吉，遍歷結束。如果不是endword。那把節點添加到對列，並且長度加1.不過這塊很容易出現環形結構，爲了不讓出現環形結構那麼實現聲明一個數組就存儲訪問過的節點。如果節點不在標記數組中才添加到隊列，否則不添加到隊列，繼續遍歷。
解題步驟：
①簡化、處理wordlist
②遍歷每個word的三種情況
③觀察是否等於endword或者是否不在標記數組中
④最後返回長度
先放代碼，然後畫圖梳理：
class Solution:
def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:
#如果這個endword不在wordlist中 返回結果就是0
if endWord not in wordList:
return 0
#聲明隊列和數組以及單詞長度
queue = collections.deque()
dic = collections.defaultdict(list)
L = len(beginWord)
#處理列表中的單詞,將他們返回成統一格式的字符
for item in wordList:
for i in range(L):
dic[item[:i]+"*"+item[i+1:]].append(item)
print(dic)
#添加一個元組到隊列中,單詞和當前層數,也就是距離
queue.append((beginWord,1))
#標記數組,防止出現環
visit = {beginWord:True}
while queue:
cur,level = queue.popleft()
for i in range(L):
current = cur[:i]+'*'+cur[i+1:]
#查找當前的元素在不在字典的value中
for current in dic[current]:
if current==endWord:
return level+1
#如果不再標記數組中，添加進去然後更新隊列
if current not in visit:
visit[current]=True
queue.append((current,level+1))
return 0
畫圖：
總結：我以爲我明白了BFS，其實我還是個弟弟。不會抽象問題，然後用數據結構的思想去解決。