Leetcode127 双向BFS_leetcode double bfs

今天常规刷题，刷到一道搜索的题目，第一次用单向BFS过了，然后发现耗时是大佬们的10倍，看了下网上的题解，大概学习了一下双向BFS。

双向BFS的特点是，从起点和终点同时出发，交替搜索，如果在中间相遇了，意味着终点和起点之间存在路径。双向BFS一般情况下可以大大减少搜索范围（脑补一下正方形从左上和右下启动，均按圆弧状往外搜索，一旦两个圆弧相交，搜索结束，那么左下角和右上角有大量区域不需要搜索）。能用双向BFS也是有限制的，起点和终点的位置必须是已知的，不然没法从两头开始启动搜索，比如从起点出发去找目标所在位置，这种搜索没法用双向BFS解决。

在实现BFS时，大概思路是：

1，先用起点和终点建立两个长度为一的集合set1和set2

2，进入循环

3，选择长度最短的集合进行更新（这样尽可能让每次计算量最小），一般操作是if len(set1) > len(set2): set1, set2 = set2, set1，然后一直都是更新set1。建立一个set3，为空，遍历set1，如果元素的子元素的vis为False，加入到set3，vis置为True； 如果为True，且在set2中（也就是另一端已经搜索到了），停止搜索，返回相应结果；如果都不是，就跳过

4，set1 = set3

5，回到2

补充一句：双向BFS还可以当成DFS的预处理，比如有些题目需要用DFS去把可行的路径全输出，可以先用双向BFS去判断这个方向可不可行在进行DFS搜索，当然，可不可行的状态要记得存，减少双向BFS的重复计算。

Leetcode127 给定两个单词（beginWord 和 endWord）和一个字典，找到从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列的长度。转换过程中，每次只能改变单词的一个字母，且要保证改变后单词在给定的字典中。

题解：

import numpy as np
import collections
import heapq
 
 
class Solution(object):
    def ladderLength(self, beginWord, endWord, wordList):
        """
        :type beginWord: str
        :type endWord: str
        :type wordList: List[str]
        :rtype: int
        """
        Map = {}
        flag = {}
        wordSet = set(wordList)
        if endWord not in wordSet:
            return 0
        for item in wordSet:
            flag[item] = False
        Queue_1 = set()
        Queue_1.add(beginWord)
        Queue_2 = set()
        Queue_2.add(endWord)
        flag[endWord] = True
        ans = 2
        while len(Queue_1) != 0:
            if len(Queue_1) > len(Queue_2):
                Queue_1, Queue_2 = Queue_2, Queue_1
            next = []
            for item in Queue_1:
                for i in range(len(item)):
                    for j in range(26):
                        if item[i] == chr(ord('a')+j):
                            continue
                        word = item[0:i] + chr(ord('a')+j) + item[i+1:]
                        if word in wordSet:
                            if flag[word] == False:
                                next.append(word)
                                flag[word] = True
                            elif word in Queue_2:
                                return ans
            Queue_1 = set(next)
            ans += 1
        return 0