433. Minimum Genetic Mutation 最小基因变化-6ren

433. Minimum Genetic Mutation 最小基因变化

转载作者：大佬之路更新时间：2024-01-31 14:17:14

题目地址: https://leetcode.com/problems/minimum-genetic-mutation/description/

题目描述

Agene string can be represented by an 8-character long string, with choices from "A", "C", "G", "T".

Suppose we need to investigate about a mutation (mutation from "start" to "end"), where ONE mutation is defined as ONE single character changed in the gene string.

Forexample, "AACCGGTT" -> "AACCGGTA" is 1 mutation.

Also, there is a given gene "bank", which records all the valid gene mutations. A gene must be in the bank to make it a valid gene string.

Now, given 3 things - start, end, bank, your task is to determine what is the minimum number of mutations needed to mutate from "start" to "end". If there is no such a mutation, return -1.

Note:

1、 Startingpointisassumedtobevalid,soitmightnotbeincludedinthebank.；
2、 Ifmultiplemutationsareneeded,allmutationsduringinthesequencemustbevalid.；
3、 Youmayassumestartandendstringisnotthesame.；

Example 1:

start: "AACCGGTT"
end:   "AACCGGTA"
bank: ["AACCGGTA"]

return: 1

Example 2:

start: "AACCGGTT"
end:   "AAACGGTA"
bank: ["AACCGGTA", "AACCGCTA", "AAACGGTA"]

return: 2

Example 3:

start: "AAAAACCC"
end:   "AACCCCCC"
bank: ["AAAACCCC", "AAACCCCC", "AACCCCCC"]

return: 3

题目大意

给出了一个起始基因 start，一个结束基因 end。

问能不能通过变换，每次变化当前基因的一位，并且变化后的这个基因在基因库中的为有效基因，最后变换成为 end。如果可以的话，返回变换的最小次数。如果不可以的话，返回 -1.

以题目的示例 2 为例：

输入：start = "AACCGGTT", end = "AAACGGTA", bank = ["AACCGGTA","AACCGCTA","AAACGGTA"]
输出：2

变化的过程如下所示：

解题方法

BFS

基本和 127. Word Ladderopen in new window 一模一样的，只不过把 26 个搜索换成了 4 个搜索，所以代码只用改变搜索的范围，以及最后的返回值就行了。

很显然这个问题是 BFS 的问题，同样是走迷宫问题的 4 个方向。

分享 BFS 模板：

BFS使用队列，把每个还没有搜索到的点依次放入队列，然后再弹出队列的头部元素当做当前遍历点。

BFS总共有两个模板：

模板一：

如果不需要确定当前遍历到了哪一层，BFS 模板如下。

while queue 不空：
    cur = queue.pop()
    if cur 有效且未被访问过：
        进行处理
    for 节点 in cur 的所有相邻节点：
        if 该节点有效：
            queue.push(该节点)

1 2 3 4 5 6 7

模板二：

如果要确定当前遍历到了哪一层，BFS 模板如下。这里增加了 level 表示当前遍历到二叉树中的哪一层了，也可以理解为在一个图中，现在已经走了多少步了。size 表示在当前遍历层有多少个元素，也就是队列中的元素数，我们把这些元素一次性遍历完，即把当前层的所有元素都向外走了一步。

level = 0
while queue 不空：
    size = queue.size()
    while (size --) {
        cur = queue.pop()
        if cur 有效且未被访问过：
            进行处理
        for 节点 in cur的所有相邻节点：
            if 该节点有效：
                queue.push(该节点)
    }
    level ++;

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

上面两个是通用模板，在任何题目中都可以用，是要记住的！

本题做法

由于本题需要知道变换了多少次，因此需要确定当前遍历到哪一层，故本题中直接套用模板二。

代码总体思路：

利用队列保存有效的字符串
只要队列不空，就持续循环：
记录当前队列的长度，对队列中该长度的字符串逐一遍历：
- 如果搜索到 end，直接返回当前的步数 step
- 否则，对当前字符串中的每个字符，都转变成 ACGT四个字符，看新形成的字符串是否遇到过
  - 如果没遇到过，就放入队列之中。
步数 + 1

其中判断字符串是否遇到过，有两种方法：

使用 set 保存所有已经遇到过的字符串；
直接从 bank 中删除已经遇到过的字符串。

Python, C++ 代码如下：

class Solution(object):
    def minMutation(self, start, end, bank):
        """
        :type start: str
        :type end: str
        :type bank: List[str]
        :rtype: int
        """
        bfs = collections.deque()
        bfs.append((start, 0))
        bankset = set(bank)
        while bfs:
            gene, step = bfs.popleft()
            if gene == end:
                return step
            for i in range(len(gene)):
                for x in "ACGT":
                    newGene = gene[:i] + x + gene[i+1:]
                    if newGene in bank and newGene != gene:
                        bfs.append((newGene, step + 1))
                        bank.remove(newGene)
        return -1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

class Solution {
public:
    int minMutation(string start, string end, vector<string>& bank) {
        unordered_set<string> bank_set(bank.begin(), bank.end());
        queue<string> que;
        que.push(start);
        unordered_set<string> visited;
        visited.insert(start);
        int step = 0;
        while (!que.empty()) {
            int size = que.size();
            for (int i = 0; i < size; ++i) {
                string cur = que.front(); que.pop();
                if (cur == end) {
                    return step;
                }
                for (char gene : "ACGT") {
                    for (int j = 0; j < cur.size(); ++j) {
                        string next = cur;
                        next[j] = gene;
                        if (bank_set.count(next) && !visited.count(next)) {
                            que.push(next);
                            visited.insert(next);
                        }
                    }
                }
            }
            step ++;
        }
        return -1;
    }
};

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

class Solution {
public:
    int minMutation(string start, string end, vector<string>& bank) {
        queue<string> q;
        const int N = start.size();
        q.push(start);
        int step = 0;
        while (!q.empty()) {
            int size = q.size();
            for (int s = 0; s < size; s++) {
                auto cur = q.front(); q.pop();
                if (cur == end) {
                    return step;
                }
                for (int i = 0; i < N; i++) {
                    for (char n : {'A', 'C', 'G', 'T'}) {
                        string next = cur.substr(0, i) + n + cur.substr(i + 1);
                        if (next == cur) continue;
                        for (auto it = bank.begin(); it < bank.end(); ++it) {
                            if (*it == next) {
                                q.push(next);
                                bank.erase(it);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            step += 1;
        }
        return -1;
    }
};

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33