Leetcode练习(Python)：广度优先搜索类：第127题：单词接龙：给定两个单词，beginWord 和 endWord和一个字典，找到从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列的长度。转换需遵循如下规则： 每次转换只能改变一个字母。 转换过程中的中间单词必须是字典中的单词。

题目：

单词接龙：给定两个单词（beginWord 和 endWord）和一个字典，找到从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列的长度。转换需遵循如下规则： 每次转换只能改变一个字母。 转换过程中的中间单词必须是字典中的单词。

说明:

如果不存在这样的转换序列，返回 0。

所有单词具有相同的长度。

所有单词只由小写字母组成。

字典中不存在重复的单词。

你可以假设 beginWord 和 endWord 是非空的，且二者不相同。

示例 1:

输入:

beginWord = "hit",

endWord = "cog",

wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]

输出: 5

解释: 一个最短转换序列是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",

返回它的长度 5。

示例 2:

输入:

beginWord = "hit"

endWord = "cog"

wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"]

输出: 0

解释: endWord "cog" 不在字典中，所以无法进行转换。

思路：

深度优先使用栈，广度优先使用队列。

程序：

from collections import deque
class Solution:
    def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:
        if endWord not in wordList:
            return 0
        # 单词中缺少一个字母的单词组合
        def make_dict(wordList):
            myDcit = {}
            for word in wordList:
                for index in range(len(word)):
                    auxiliary = word[: index] + '_' + word[index + 1 :]
                    myDcit[auxiliary] = myDcit.get(auxiliary, []) + [word]
            return myDcit
        # 广度优先
        def bfs(beginWord, endWord, myDcit):
            # 初始设置为第一步
            queue = deque([(beginWord, 1)])
            # 保存访问过的单词
            visited = set()
            while queue:
                word, step = queue.popleft()
                # 访问没有访问过的单词
                if word not in visited:
                    # 现在访问了
                    visited.add(word)
                    # 判断是否得到结果
                    if word == endWord:
                        return step
                    for index in range(len(word)):
                        # 按照现在的word进行查找
                        auxiliary = word[: index] + '_' + word[index + 1 :]
                        neighbors = myDcit.get(auxiliary, [])
                        for neighbor in neighbors:
                            if neighbor not in visited:
                                queue.append((neighbor, step + 1))
            return 0
        myDcit = make_dict(wordList)
        return bfs(beginWord, endWord, myDcit)