有道的一道面试题 突然觉得跟word ladder有些关系

首先，在有道面实习的时候，问到了这样的一个题目，就是说一个图像识别类似的问题，假设改图片中就是一个英语单词。该单词的长度是未知的，该单词的每一位都太模糊了，但是大概可以给几个候选。比如：原本的字母可能是a， 但是由于图像太模糊了，只能猜大概是 d，o，b 3个字母其中一个。那么最后要求输出所有的单词种类。

DFS的话。由于单词本身的长度太长的话，递归的深度可能太深了。当时我确实没想到什么好点子，今天突然做到word ladder 这道题，似乎是可以使用父节点之类的什么东西。没有想明白，如果大家有什么好的idea，可以告诉我，不胜感激。

PS：当时面试官提醒的是 DFS 加一个小trick之类的。至今还没想明白。

题目描述：

Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from start to end, such that:

1. Only one letter can be changed at a time
2. Each intermediate word must exist in the dictionary

For example,

Given:
start = "hit"
end = "cog"
dict = ["hot","dot","dog","lot","log"]

As one shortest transformation is "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog",
return its length 5.

要求最短的路径，BFS当然是首选。直接可以得到最短路径。因此代码如下:

对于上述代码，值得一提的是，每次在访问了当前单词之后，必须恢复原来的单词。

word ladder 2, 跟上面的题目一致，不再是输出长度，而是得到所有可能的路径，这里有个小窍门：

如果要输出所有的路径，如果对已经走过的路径进行保存的话，空间是会非常大的，因为每一个节点再最坏情况下有26个后继节点，由于这其实是一个树状的结构。我们可以通过保存每一个节点的父亲节点（唯一的），即可节省空间。

因此，代码如下：

。