字梯问题 给定两个单词 (start, end) 和一个字典，要求找出从单词 start 变化到 end 的最⼩序 列。变化过程中出现的中间单词必须是字典中有的单词，且每次只能是变化。其中的⼀个 字母。比如 start=”hit”，end=”cog”, dict=[”hot”,”dot”，”dog”, ”lot”,”log”]那么从 start 变化到 end 经过了 5 步，即”hit”-> ”hot”-> ”dot”-> ”dog”-> ”cog”。利用python给出代码,和实验小结

代码实现：

from collections import deque

def ladderLength(start, end, dict):
    dict.add(end)
    queue = deque([(start, 1)])
    while queue:
        word, length = queue.popleft()
        if word == end:
            return length
        for i in range(len(word)):
            for c in "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz":
                next_word = word[:i] + c + word[i+1:]
                if next_word in dict:
                    dict.remove(next_word)
                    queue.append((next_word, length+1))
    return 0

start = "hit"
end = "cog"
dict = set(["hot", "dot", "dog", "lot", "log"])
print(ladderLength(start, end, dict))

实验小结：

本实验使用了 BFS（广度优先搜索）算法，通过一个队列来实现。具体实现方法是先将 start 加入队列，每次从队列中取出一个单词，然后对它进行变化（每次只能变化一个字母），如果变化后的单词在字典中，则将其加入队列，并从字典中删除该单词，直到队列为空或者找到了 end 单词为止。

可以看出，BFS 算法的时间复杂度为 O(M×N)，其中 M 是单词的长度，N 是字典中单词的个数。因此，本实验的时间复杂度是比较高的，当字典中的单词个数较多时，效率会比较低。可以通过优化算法，如双向 BFS 等方式来提高效率。