广度优先搜索
- 思路:
- 经过分析可知,基因 A 突变到基因 B,需要满足以下条件:
- 序列 A 与序列 B 只有一个字符不同;
- 变化字符在集合中;
- 突变后的基因 B 一定在 bank 中;
- 尝试搜索所有合法突变的基因集合,并找到最小突变次数:
- 如果 start 与 end 相等,没有突变,次数为 0;
- 如果 end 不在 bank 中,则无法生成,次数为 -1;
- 可能变化的基因集合 s 从队列中取出,根据上述突变规则,尝试所有可能变化后的基因序列;(遍历位置、字符)
- 突变的基因 s(i) 需要合法,所以需要在 bank 集合中,可以将 bank 转成一个哈希表加速检索,合法的基因加入队列中,不合法的丢弃;
- 同时,需要一个哈希表记录已经被检索过的基因,检索过的基因直接跳过;
- 如果中途突变的基因与 end 基因匹配上,则搜索终止;否则,直至广度优先遍历所有可能;
class Solution {
public:
int minMutation(string startGene, string endGene, vector<string>& bank) {
if (startGene == endGene) {
return 0;
}
std::unordered_set<std::string> bank_map;
for (auto & s : bank) {
bank_map.emplace(s);
}
if (0 == bank_map.count(endGene)) {
return -1;
}
std::unordered_set<std::string> visited;
char keys[4] = {'A', 'C', 'G', 'T'};
std::queue<std::string> qu;
qu.emplace(startGene);
visited.emplace(startGene);
int step = 1;
while (!qu.empty()) {
int sz = qu.size();
for (int i = 0; i < sz; ++i) {
std::string cur = qu.front();
qu.pop();
for (int j = 0; j < 8; ++j) {
for (int k = 0; k < 4; ++k) {
std::string next = cur;
next[j] = keys[k];
if (visited.count(next) == 0 && bank_map.count(next)) {
if (next == endGene) {
return step;
}
qu.emplace(next);
visited.emplace(next);
}
}
}
}
step++;
}
return -1;
}
};