超出时间限制错误。字梯 leetcode答案

【问题标题】：Time limit exceeded error. Word Ladder leetcode超出时间限制错误。字梯 leetcode
【发布时间】：2018-06-22 09:22:30
【问题描述】：

我正在尝试解决 leetcode 问题(https://leetcode.com/problems/word-ladder/description/)：

给定两个单词（beginWord 和 endWord）和一个字典的单词列表，求从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列的长度，这样：

一次只能更改一个字母。每个转换后的单词都必须存在于单词列表中。请注意，beginWord 不是转换后的单词。注意：

如果没有这样的转换序列，则返回 0。所有单词的长度相同。所有单词仅包含小写字母字符。您可以假设单词列表中没有重复项。你可以假设 beginWord 和 endWord 是非空的并且不相同。

输入：

beginWord = "命中", endWord = "齿轮", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]

输出：

5

解释：

因为一个最短的变换是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog"，返回它的长度 5。

import queue
class Solution:
    def isadjacent(self,a, b):
        count = 0
        n = len(a)

        for i in range(n):
            if a[i] != b[i]:
                count += 1
            if count > 1:
                return False

        if count == 1:
            return True

    def ladderLength(self,beginWord, endWord, wordList):

        word_queue = queue.Queue(maxsize=0)
        word_queue.put((beginWord,1))

        while word_queue.qsize() > 0:  
            queue_last = word_queue.get()
            index = 0

            while index != len(wordList):
                if self.isadjacent(queue_last[0],wordList[index]):
                    new_len = queue_last[1]+1
                    if wordList[index] == endWord:
                        return new_len
                    word_queue.put((wordList[index],new_len))
                    wordList.pop(index)
                    index-=1

                index+=1
        return 0

有人可以建议如何优化它并防止错误！

【问题讨论】：

我会从开头词和结尾词进行搜索，并测试它们是否在某个级别“在中间相遇”。
作为参考，这相当于计算Edit Distance，其中存在动态规划解决方案。还请用简单的英语发布您尝试实现的算法。我们可以将此与您发布的代码进行比较并提供更好的帮助。
不要重新访问你已经访问过的单词
@juvian OP 没有：访问过的单词从 wordList 中删除
@yeputons 如果 wordList 是一个列表，按索引弹出太贵了

标签： python algorithm data-structures queue breadth-first-search

【解决方案1】：

基本思想是更快地找到相邻的单词。不要考虑列表中的每个单词（即使是已经按单词长度过滤的单词），而是构造每个可能的相邻字符串并检查它是否在字典中。为了使这些查找更快，请确保单词列表存储在支持快速成员资格测试的 set 之类的东西中。

为了更快，您可以存储两个排序的单词列表，一个按每个单词的 reverse 排序。然后寻找涉及更改反转列表中前半部分和正常列表中后半部分的字母的可能性。然后可以找到所有现有的邻居，而无需制作任何非单词字符串。这甚至可以扩展到 n 个列表，每个列表都通过从所有单词中省略一个字母来排序。

【讨论】：