127. 单词接龙 ★

文档讲解：代码随想录 - 127. 单词接龙
状态：开始学习。（★：需要多次回顾并重点回顾）

思路：
单词接龙
本题需要解决两个问题：

图中的线是如何连在一起的
题目中并没有给出点与点之间的连线，而是要我们自己去连，条件是字符只能差一个，所以判断点与点之间的关系，要自己判断是不是差一个字符，如果差一个字符，那就是有链接。
起点和终点的最短路径长度
这里无向图求最短路，广搜最为合适，广搜只要搜到了终点，那么一定是最短的路径。

另外注意点：

本题是一个无向图，需要用标记位，标记着节点是否走过，否则就会死循环！
本题给出集合是数组型的，可以转成set结构，查找更快一些

本题代码：

class Solution {
public:
    int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList) {
        // 将vector转成unordered_set，提高查询速度
        unordered_set<string> wordSet(wordList.begin(), wordList.end());
        // 如果endWord没有在wordSet出现，直接返回0
        if (wordSet.find(endWord) == wordSet.end()) return 0;
        // 记录word是否访问过
        unordered_map<string, int> visitMap; // <word, 查询到这个word路径长度>
        // 初始化队列
        queue<string> que;
        que.push(beginWord);
        // 初始化visitMap
        visitMap.insert(pair<string, int>(beginWord, 1));

        while(!que.empty()) {
            string word = que.front();
            que.pop();
            int path = visitMap[word]; // 这个word的路径长度
            for (int i = 0; i < word.size(); i++) {
                string newWord = word; // 用一个新单词替换word，因为每次置换一个字母
                for (int j = 0 ; j < 26; j++) {
                    newWord[i] = j + 'a';
                    if (newWord == endWord) return path + 1; // 找到了end，返回path+1
                    // wordSet出现了newWord，并且newWord没有被访问过
                    if (wordSet.find(newWord) != wordSet.end()
                            && visitMap.find(newWord) == visitMap.end()) {
                        // 添加访问信息
                        visitMap.insert(pair<string, int>(newWord, path + 1));
                        que.push(newWord);
                    }
                }
            }
        }
        return 0;
    }
};

841. 钥匙和房间

文档讲解：代码随想录 - 841. 钥匙和房间
状态：开始学习。

思路：深搜三部曲

确认递归函数，参数

// key 当前得到的可以 
// visited 记录访问过的房间 
void dfs(const vector<vector<int>>& rooms, int key, vector<bool>& visited) {

确认终止条件

if (visited[key]) { // 本层递归是true，说明访问过，立刻返回
   return;
}

处理目前搜索节点出发的路径

    for (int key : keys) { 
        if (visited[key] == false) { // 处理下一层节点，判断是否要进行递归
            visited[key] = true;
            dfs(rooms, key, visited);
        }       
    }

本题代码：

class Solution {
private:
    void dfs(const vector<vector<int>>& rooms, int key, vector<bool>& visited) {
        if (visited[key]) {
            return;
        }
        visited[key] = true;
        vector<int> keys = rooms[key];
        for (int key : keys) {
            // 深度优先搜索遍历
            dfs(rooms, key, visited);
        }
    }
public:
    bool canVisitAllRooms(vector<vector<int>>& rooms) {
        vector<bool> visited(rooms.size(), false);
        dfs(rooms, 0, visited);
        //检查是否都访问到了
        for (int i : visited) {
            if (i == false) return false;
        }
        return true;
    }
};

463. 岛屿的周长

文档讲解：代码随想录 - 463. 岛屿的周长
状态：开始学习。

简单题没必要DFS或者BFS

思路：
遍历每一个空格，遇到岛屿，计算其上下左右的情况，遇到水域或者出界的情况，就可以计算边了。
岛屿周长
本题代码：

class Solution {
public:
    int direction[4][2] = {0, 1, 1, 0, -1, 0, 0, -1};
    int islandPerimeter(vector<vector<int>>& grid) {
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < grid.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < grid[0].size(); j++) {
                if (grid[i][j] == 1) {
                    for (int k = 0; k < 4; k++) {       // 上下左右四个方向
                        int x = i + direction[k][0];
                        int y = j + direction[k][1];    // 计算周边坐标x,y
                        if (x < 0                       // i在边界上
                                || x >= grid.size()     // i在边界上
                                || y < 0                // j在边界上
                                || y >= grid[0].size()  // j在边界上
                                || grid[x][y] == 0) {   // x,y位置是水域
                            result++;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
};