今天看到一个网友发的帖子，真是忍不住笑出声，又有点替他心疼。
算法题：单词接龙
聊聊一个常见的算法题：单词接龙。你可能在各种编程面试或者编程挑战中都见过它，尤其是在LeetCode、牛客网等平台上，几乎是“必考题”了。
所谓“单词接龙”，其实就是给定一个单词列表，要求你找到一个从“start”单词到“end”单词的最短转换序列。在这个序列中，任何两个相邻的单词只能相差一个字母，而且每个中间单词必须是列表中的单词。
从程序员的角度来看，我们要做的就是借助广度优先搜索（BFS）来解决这个问题。为什么是BFS呢？因为BFS可以确保我们找到的路径是最短的。
在这个题目里，BFS非常适合处理这类“最短路径”问题——你想要从起点到终点找到最短的转换路径，那就得一步步地“跳跃”过去，BFS的层级遍历正好符合这种需求。
想象一下你站在“start”单词的位置，每次你跳到一个只差一个字母的新单词上，然后再跳到另一个只差一个字母的单词上……这样一步步遍历下去，直到到达“end”单词。这个过程的每一步，就像在图上进行的广度优先搜索。每次跳跃的目标都是“相邻”的单词，即它们之间只有一个字母不同。通过这种方式，BFS能够帮助我们有效找到最短的路径。
好了，理论说完了，接下来我们来看一下Java的代码实现。首先，我们需要一个方法来判断两个单词是否只相差一个字母。如果两个单词只相差一个字母，那它们就可以直接连接在一起，进入下一个探索阶段。
public class WordLadder {
// 判断两个单词是否只有一个字母不同
private boolean canTransform(String word1, String word2) {
int count = 0;
for (int i = 0; i < word1.length(); i++) {
if (word1.charAt(i) != word2.charAt(i)) {
count++;
if (count > 1) return false;
}
}
return count == 1;
}
public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
if (!wordList.contains(endWord)) return 0; // 如果目标词不在词表中，直接返回0
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
Set<String> visited = new HashSet<>();
queue.offer(beginWord);
visited.add(beginWord);
int level = 1; // 从beginWord开始，初始步数为1
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
String currentWord = queue.poll();
if (currentWord.equals(endWord)) return level; // 找到目标词，返回步数
// 遍历所有词表中的单词
for (String word : wordList) {
if (!visited.contains(word) && canTransform(currentWord, word)) {
queue.offer(word);
visited.add(word);
}
}
}
level++; // 每次遍历完一层，步数加1
}
return 0; // 如果没有找到路径，返回0
}
}
这段代码的核心思路就是通过广度优先搜索遍历所有可能的路径。我们首先判断“endWord”是否在词库中，如果不在，直接返回0，表示无法转换。如果在，我们就将“beginWord”加入队列，开始逐层搜索。
每次从队列中取出一个单词，检查它是否等于目标单词“endWord”。如果等于，就直接返回当前的层级（步数）。如果不等，我们就遍历所有与当前单词只相差一个字母的单词，将它们加入队列，并标记为已访问，避免重复访问。
这个方法的时间复杂度是O(N * M)，其中N是单词列表的大小，M是单词的长度。因为每次我们都需要检查每个单词与当前单词的差异，所以在最坏情况下是O(N * M)。
大家看完这个代码，应该能理解为什么BFS是解决这个问题的好选择。它通过逐层扩展，确保了我们能够找到最短的路径。同时，采用队列来存储待访问的单词，能够很好地管理这些单词的顺序。
话说回来，这个问题其实很容易让人产生一些“情感”上的波动。
我敢打赌，刚开始做这个题目时，大部分人都会犯一个常见的错误——以为可以通过深度优先搜索（DFS）来解决。那就可能会在某些情况下陷入死循环，或者根本就找不到最短路径。😅
所以，记住：当你面对类似的“最短路径”问题时，BFS才是你真正的朋友，千万别被DFS的表面迷惑了！
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