描述

给出两个单词（ start 和 end ）和一个字典，找出所有从 start 到 end 的最短转换序列。 变换规则如下：

1. 每次只能改变一个字母。
2. 变换过程中的中间单词必须在字典中出现。

所有单词具有相同的长度。 所有单词都只包含小写字母。 题目确保存在合法的路径。

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样例 1

输入：start = "a"，end = "c"，dict =["a","b","c"] 输出：[["a","c"]] 解释： "a"->"c" 

样例 2

输入：start ="hit"，end = "cog"，dict =["hot","dot","dog","lot","log"] 输出：[["hit","hot","dot","dog","cog"],["hit","hot","lot","log","cog"]] 解释： 1."hit"->"hot"->"dot"->"dog"->"cog" 2."hit"->"hot"->"lot"->"log"->"cog" 

从 end 到 start 做一次 BFS，并且把距离 end 的距离都保存在 distance 中。 然后在从 start 到 end 做一次 DFS，每走一步必须确保离 end 的 distance 越来越近。

与另外一个代码中提前建立 index 不同，这里是在寻找下一个变换单词的时候，再去获得对应的单词列表。一个单词最多有 L 个字符，每个字符有 25 种不同的变化（ 26 个字母除掉这个位置上的字母），然后 check 一下在不在 dict 里就知道是不是 next word 了。

from collections import deque  class Solution:     """     @param: start: a string     @param: end: a string     @param: dict: a set of string     @return: a list of lists of string     """     def findLadders(self, start, end, dict):         dict.add(start)         dict.add(end)         distance = {}                  self.bfs(end, distance, dict)                  results = []         self.dfs(start, end, distance, dict, [start], results)                  return results      def bfs(self, start, distance, dict):         distance[start] = 0         queue = deque([start])         while queue:             word = queue.popleft()             for next_word in self.get_next_words(word, dict):                 if next_word not in distance:                     distance[next_word] = distance[word] + 1                     queue.append(next_word)          def get_next_words(self, word, dict):         words = []         for i in range(len(word)):             for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':                 next_word = word[:i] + c + word[i + 1:]                 if next_word != word and next_word in dict:                     words.append(next_word)         return words                              def dfs(self, curt, target, distance, dict, path, results):         if curt == target:             results.append(list(path))             return                  for word in self.get_next_words(curt, dict):             if distance[word] != distance[curt] - 1:                 continue             path.append(word)             self.dfs(word, target, distance, dict, path, results)             path.pop() 

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