与力扣单词接龙博弈，一起学习广度优先搜索算法

博弈力扣第127题—单词接龙

力扣第127题—单词接龙是一个经典的编程难题，旨在考验你的数据结构和算法知识。这道题要求你找到从起始单词到目标单词的最短单词转换路径。在本文中，我们将介绍如何使用广度优先搜索算法来解决单词接龙问题。

广度优先搜索算法是一种图论算法，用于寻找图中从起始节点到目标节点的最短路径。算法首先从起始节点开始，然后逐层搜索与起始节点相邻的所有节点。接着，再从这些相邻节点开始，逐层搜索与它们相邻的所有节点，以此类推，直到找到目标节点。

要使用广度优先搜索算法解决单词接龙问题，我们需要将单词列表转换为一个图。图中的每个节点代表一个单词，而两个单词之间的边表示这两个单词可以相互转换。例如，如果单词“cat”和“cot”可以相互转换，那么图中就会有一条从“cat”到“cot”的边。

一旦我们建立了单词图，就可以使用广度优先搜索算法来查找从起始单词到目标单词的最短路径。算法从起始单词开始，然后逐层搜索与起始单词相邻的所有单词。接着，再从这些相邻单词开始，逐层搜索与它们相邻的所有单词，以此类推，直到找到目标单词。

单词接龙技巧

在解决单词接龙问题时，有一些技巧可以帮助你更轻松地找到最短路径。

• 使用数据结构来存储已访问过的单词。 这可以帮助你避免重复访问同一个单词，从而加快搜索速度。
• 使用队列来存储要访问的单词。 这可以确保你始终访问与当前单词相邻的所有单词。
• 使用哈希表来存储单词和它们的邻居。 这可以帮助你快速查找与某个单词相邻的所有单词。

广度优先搜索算法示例

为了更好地理解广度优先搜索算法，我们来看一个示例。假设我们要解决以下单词接龙问题：

• 起始单词：“hit”
• 目标单词：“cog”
• 单词列表：["hot", "dot", "dog", "lot", "log", "cog"]

我们可以将单词列表转换为以下单词图：

hit -> hot
hot -> dot
dot -> dog
dog -> lot
lot -> log
log -> cog

然后，我们可以使用广度优先搜索算法来查找从“hit”到“cog”的最短路径。算法首先从“hit”开始，然后逐层搜索与“hit”相邻的所有单词。接着，再从这些相邻单词开始，逐层搜索与它们相邻的所有单词，以此类推，直到找到“cog”。

最终，算法找到了以下最短路径：

hit -> hot -> dot -> dog -> cog

结论

广度优先搜索算法是一种强大的算法，可以用来解决各种图论问题。在本文中，我们介绍了如何使用广度优先搜索算法来解决单词接龙问题。我们还提供了一些技巧和示例，帮助你轻松攻克这道题。

如果你想了解更多关于广度优先搜索算法的内容，可以参考以下资源：

• 维基百科：广度优先搜索
• LeetCode：单词接龙