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详解 LeetCode 433：基于 BFS 和 JavaScript 的最小基因变化
见解分享
2023-11-26 04:24:32
使用 BFS 算法解决 LeetCode 433：最小基因变化
什么是基因变化？
基因变化了生物体基因序列随着时间的推移而发生的改变。基因的变化可以是突变，即基因序列的永久改变，也可以是表观遗传变化，即不改变基因序列的改变。
LeetCode 433：最小基因变化
LeetCode 433 是一个经典的算法问题，它要求找到在基因序列 bank 中，基因从 start 变化到 end 所需的最小次数。基因每次只能变化一个字符，且变化的路径并非唯一。
广度优先搜索（BFS）算法
为了解决 LeetCode 433，我们采用广度优先搜索（BFS）算法。BFS 是一种图搜索算法，它通过层序遍历的方式，逐层探索图中的节点。在本场景中，基因序列可以看作图中的节点，而基因变化则对应着节点之间的边。
BFS 算法的实现
- 初始化队列和访问标记： 创建一个队列来存储当前层的基因序列，并创建一个哈希表来标记已访问的基因序列。
- 入队起始基因： 将起始基因 start 入队并标记为已访问。
- BFS 循环： 循环执行以下步骤，直到队列为空或找到目标基因：
- 出队当前层： 依次出队队列中当前层的基因序列。
- 寻找相邻基因： 对于每个出队的基因序列，在基因库 bank 中查找与它只变化一个字符的基因序列。
- 入队相邻基因： 将找到的相邻基因入队并标记为已访问。
- 记录最小变化次数： 每当找到目标基因 end 时，记录此时的队列长度，即最小基因变化次数。
JavaScript 代码示例
/**
* 使用 BFS 算法求解 LeetCode 433：最小基因变化
* @param {string[]} bank 基因库
* @param {string} start 起始基因
* @param {string} end 目标基因
* @returns {number} 最小基因变化次数
*/
const minMutation = (bank, start, end) => {
// 初始化队列和访问标记
const queue = [start];
const visited = new Set([start]);
// BFS 循环
let level = 0;
while (queue.length) {
const currentLevelSize = queue.length;
// 遍历当前层
for (let i = 0; i < currentLevelSize; i++) {
const currentGene = queue.shift();
// 找到目标基因，返回变化次数
if (currentGene === end) {
return level;
}
// 在基因库中查找相邻基因
for (let j = 0; j < bank.length; j++) {
const nextGene = bank[j];
if (!visited.has(nextGene) && isAdjacent(currentGene, nextGene)) {
queue.push(nextGene);
visited.add(nextGene);
}
}
}
// 遍历完当前层，增加层数
level++;
}
// 未找到目标基因，返回 -1
return -1;
};
/**
* 判断两个基因是否相邻（只差一个字符）
* @param {string} gene1 基因 1
* @param {string} gene2 基因 2
* @returns {boolean} 是否相邻
*/
const isAdjacent = (gene1, gene2) => {
let diffCount = 0;
for (let i = 0; i < gene1.length; i++) {
if (gene1[i] !== gene2[i]) {
diffCount++;
}
}
return diffCount === 1;
};
性能分析
BFS 算法的时间复杂度通常为 O(V + E)，其中 V 是图中的节点数，E 是边数。在本场景中，基因序列数目为 V，基因变化路径数目为 E。因此，本算法的时间复杂度为 O(V + E)。
结语
通过采用 BFS 算法，我们可以高效地解决 LeetCode 433：最小基因变化问题。本文详细阐述了算法的实现步骤，并提供了 JavaScript 代码示例。希望本文能助您深刻理解该算法并轻松解决此类问题。
常见问题解答
- 什么是基因序列？
基因序列是生物体遗传信息的线性排列，由特定顺序的碱基组成。碱基有四种类型：腺嘌呤（A）、鸟嘌呤（G）、胞嘧啶（C）和胸腺嘧啶（T）。 - 基因变化如何影响生物体？
基因变化可以导致生物体的特征和行为发生变化。一些基因变化可能是有益的，而另一些则可能是有害的。 - BFS 算法和 DFS 算法有什么区别？
BFS 算法采用广度优先的策略，而 DFS 算法采用深度优先的策略。BFS 算法先探索当前层的节点，然后再探索下一层的节点，而 DFS 算法先深入探索一条路径，然后再回溯到探索另一条路径。 - 如何使用 BFS 算法解决其他问题？
BFS 算法可以用于解决各种图搜索问题，如迷宫求解、最短路径和最大流问题。 - 如何优化 BFS 算法的性能？
可以通过使用剪枝、启发式算法和并行化等技术来优化 BFS 算法的性能。
