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;}
};
