最近逛论坛，看到不少人在感慨：“怎么感觉IT行业的就业突然崩了？”说实话，我作为程序员，这个话题刺得我脑袋一紧，赶紧掏出电脑查了查，嗯，还真有点“感觉正确”的味道。
算法题：单词接龙
思路分析
BFS解法
from collections import defaultdict, deque
def ladder_length(beginWord, endWord, wordList):
wordList = set(wordList) # 转成集合，查找更快
if endWord not in wordList:
return 0
# 构建通配符字典
wildcard_dict = defaultdict(list)
for word in wordList:
for i in range(len(word)):
pattern = word[:i] + '*' + word[i+1:]
wildcard_dict[pattern].append(word)
# BFS初始化
queue = deque([(beginWord, 1)]) # (当前单词，当前步数)
visited = set([beginWord]) # 防止重复访问
while queue:
current_word, steps = queue.popleft()
for i in range(len(current_word)):
pattern = current_word[:i] + '*' + current_word[i+1:]
for neighbor in wildcard_dict[pattern]:
if neighbor == endWord: # 找到目标单词
return steps + 1
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append((neighbor, steps + 1))
return 0 # 如果找不到路径
关键点
通配符优化：通过“*”作为通配符，可以快速找到只差一个字母的单词，避免暴力搜索所有单词，效率up up！📈 队列维护步数：每次入队都带上当前的步数，这样一旦找到终点，直接返回结果，保证是最短路径。 访问去重：用 visited集合记录已经访问过的单词，避免死循环。这一步相当于给自己加班加了个“防逃跑”的锁。
小插曲
beginWord。这导致我一开始还在死磕为啥队列炸了，debug了半天，才发现是自己的锅。这种场景就像是你给别人写了个脚本，结果被自己的“注释”坑了。😅性能优化
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