433.最小基因变化

bfs, https://leetcode.cn/problems/minimum-genetic-mutation/

基因序列可以表示为一条由 8 个字符组成的字符串，其中每个字符都是 'A'、'C'、'G' 和 'T' 之一。

假设我们需要调查从基因序列 start 变为 end 所发生的基因变化。一次基因变化就意味着这个基因序列中的一个字符发生了变化。

例如，"AACCGGTT" --> "AACCGGTA" 就是一次基因变化。

另有一个基因库 bank 记录了所有有效的基因变化，只有基因库中的基因才是有效的基因序列。（变化后的基因必须位于基因库 bank 中）

给你两个基因序列 start 和 end ，以及一个基因库 bank ，请你找出并返回能够使 start 变化为 end 所需的最少变化次数。如果无法完成此基因变化，返回 -1 。

注意：起始基因序列 start 默认是有效的，但是它并不一定会出现在基因库中。

示例 1：

输入：start = "AACCGGTT", end = "AACCGGTA", bank = ["AACCGGTA"]
输出：1

示例 2：

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

示例 3：

输入：start = "AAAAACCC", end = "AACCCCCC", bank = ["AAAACCCC","AAACCCCC","AACCCCCC"]
输出：3

提示：

start.length == 8
end.length == 8
0 <= bank.length <= 10
bank[i].length == 8
start、end 和 bank[i] 仅由字符 ['A', 'C', 'G', 'T'] 组成

python

import heapq
from typing import List

class Solution:
    def minMutation(self, startGene: str, endGene: str, bank: List[str]) -> int:
        if endGene not in bank:
            return -1
        
        # 使用集合加快查找速度
        bankSet = set(bank)
        visited = set([startGene])
        
        hq = [(0, startGene)]  # (步数, 当前基因)
        
        while hq:
            step, gene = heapq.heappop(hq)
            
            # 如果找到了目标基因，直接返回步数
            if gene == endGene:
                return step
            
            # 尝试每个位置的每个可能突变
            for i in range(len(gene)):
                for base in ['A', 'C', 'G', 'T']:
                    if gene[i] != base:
                        new_gene = gene[:i] + base + gene[i+1:]
                        if new_gene in bankSet and new_gene not in visited:
                            visited.add(new_gene)
                            heapq.heappush(hq, (step + 1, new_gene))
        
        return -1

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