Algorithm 字梯复杂性分析

我想确保我正确地进行了时间复杂性分析。似乎有许多不同的分析

以防人们不知道问题，这是问题描述

给定两个单词（

beginWord

和

endWord

），以及词典的单词列表，找出从

beginWord

到

endWord

的最短转换序列的长度，如下所示：

一次只能更改一个字母。 每个转换的单词必须存在于单词列表中。请注意，beginWord不是经过转换的单词。 比如说,

鉴于：

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

因为一个最短的转换是“击中”->“热”->“点”->“狗”->“齿轮”， 返回其长度5

这是一个简单的BFS算法

    static int ladderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList) {
    int level = 1;
    Deque<String> queue = new LinkedList<>();
    queue.add(beginWord);
    queue.add(null);
    Set<String> visited = new HashSet<>();
    // worst case we can add all dictionary thus N (len(dict)) computation
    while (!queue.isEmpty()) {
        String word = queue.removeFirst();
        if (word != null) {
            if (word.equals(endWord)) {
                return level;
            }
            // m * 26 * log N
            for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
                char[] chars = word.toCharArray();
                for (char c = 'a'; c <= 'z'; c++) {
                    chars[i] = c;
                    String newStr = new String(chars);
                    if (!visited.contains(newStr) && wordList.contains(newStr)) {
                        queue.add(newStr);
                        visited.add(newStr);
                    }
                }
            }
        } else {
            level++;
            if (!queue.isEmpty()) {
                queue.add(null);
            }
        }
    }
    return 0;
}

static int ladderLength（字符串开始字、字符串结束字、列表字列表）{
智力水平=1；
Deque queue=new LinkedList（）；
queue.add（beginWord）；
queue.add（null）；
Set visted=新HashSet（）；
//最坏的情况下，我们可以添加所有字典，从而进行N（len（dict））计算
而（！queue.isEmpty（））{
String word=queue.removeFirst（）；
if（word！=null）{
如果（字等于（尾字））{
回报水平；
}
//m*26*logn
for（int i=0；i这是否正确？
列表

类型不会自动对其元素进行排序，而是“忠实地”按添加的顺序保存所有元素。因此

wordList.contains

实际上是

O（n）

。但是对于

哈希集

，例如

已访问的
，此操作是
O（1）
（摊销）所以请考虑切换到。
谢谢你的评论。你认为整体分析是正确的吗？