Dijkstra算法分析: 上面已经提到,这是一个无向图,无向图的最短路径问题,无向图的Dijkstra算法实现要比带权的有向图简单得多。简单的原因在于:无向图的Dijkstra实现只需要一个队列,采用“广度”遍历的思想从源点开始向外扩散求解图中其他顶点到源点的距离,之所以这样,是因为无向图一旦访问到某个顶点,更新它的前驱...
Dijkstra算法分析: 上面已经提到,这是一个无向图,无向图的最短路径问题,无向图的Dijkstra算法实现要比带权的有向图简单得多。简单的原因在于:无向图的Dijkstra实现只需要一个队列,采用“广度”遍历的思想从源点开始向外扩散求解图中其他顶点到源点的距离,之所以这样,是因为无向图一旦访问到某个顶点,更新它的前驱...
最短路径算法-Dijkstra算法的应用之单词转换(词梯问题)(转),一,问题描述在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词。比如:hive-->five;wine-->line;line-->nine;nine-->mine...那么,就存在这样一个问题:给定一
图的应用1——词梯问题 问题:找到最短的单词变换序列 方法: ①将可能单词之间的演变表示为图 ,将单词放入图中,如果单词之间差一个字母,就在之间设一条边。该图是无向图,没有权重。 image.png 由于建立图需要两两字符串比较,时间复杂度为O(N^2)。通过设立桶,每个桶的包括去掉一个字符的所有字符串: image....
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词梯Word Ladder问题 要求是相邻两个单词之间差异只能是1个字母,如FOOL变SAGE: FOOL >> POOL >> POLL >> POLE >> PALE>> SALE >> SAGE 目标是找到最短的单词变换序列 用图表示单词之间的关系; 用一种名为广度优先搜索 BFS的图算法找到从起始单词到结束单词的最短路径。
单词梯问题 public class WordLadder { //把start通过dict内的字符串转换成end需要多少步 一次只能转换一个char 方案:广度优先算法 public static void main(String[] args) { String start = "hit"; String end = "cog"; Set<String> dict = new HashSet<>();...
''' 阅读此代码需要把图的构成结构给跑通. 参见: 使用广度优先遍历进行标记词梯问题. 读取文件:参见.需要下载单词文件. 参见课程: ''' class Vertex: # 添加顶点 def __init__(self,num): self.id = num # 顶点名称 self.connectedTo = {} ...