Lyft 的技術面試以注重演算法與邏輯推理能力而聞名，其中常包含複雜的圖論、搜尋類問題。本文將通過一道真實的 Lyft 面試題目，還原候選人解題的全過程，展現如何借助 oavoservice 的即時輔助，讓候選人不僅能夠清晰闡述解題思路，還能自信應對深度追問與優化討論。
📋 面試題目：單詞轉換 (Word Ladder)
題目描述
給定兩個單詞 beginWord 和 endWord，以及一個字典 wordList，返回從 beginWord 到 endWord 的最短轉換序列的長度。如果不存在這樣的序列，返回 0。
轉換序列 beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk 滿足：
- 每對相鄰單詞只差一個字母。
- 每個
si都在wordList中。 sk == endWord。
範例
Input: beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
Output: 5
Explanation: "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog"
🎯 核心考點分析
這道題是經典 LeetCode 127. Word Ladder，主要考察：
- BFS（廣度優先搜尋） - 尋找最短路徑
- 圖的建模能力 - 將單詞轉換問題轉化為圖遍歷
- 優化技巧 - 如何高效生成相鄰單詞
💡 解題思路（oavoservice 實戰指導）
方法一：BFS + 雜湊集合
oavoservice 建議： 這道題的本質是在圖中尋找最短路徑，BFS 是最優選擇。
from collections import deque
def ladderLength(beginWord, endWord, wordList):
word_set = set(wordList)
if endWord not in word_set:
return 0
queue = deque([(beginWord, 1)])
visited = {beginWord}
while queue:
current_word, length = queue.popleft()
if current_word == endWord:
return length
for i in range(len(current_word)):
for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
next_word = current_word[:i] + c + current_word[i+1:]
if next_word in word_set and next_word not in visited:
visited.add(next_word)
queue.append((next_word, length + 1))
return 0
方法二：雙向 BFS（優化版）
oavoservice 高階指導： 對於大規模數據，雙向 BFS 可以顯著提升效率。
def ladderLength_bidirectional(beginWord, endWord, wordList):
word_set = set(wordList)
if endWord not in word_set:
return 0
begin_set = {beginWord}
end_set = {endWord}
visited = set()
length = 1
while begin_set and end_set:
if len(begin_set) > len(end_set):
begin_set, end_set = end_set, begin_set
next_set = set()
for word in begin_set:
for i in range(len(word)):
for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
next_word = word[:i] + c + word[i+1:]
if next_word in end_set:
return length + 1
if next_word in word_set and next_word not in visited:
visited.add(next_word)
next_set.add(next_word)
begin_set = next_set
length += 1
return 0
🚀 面試中的深度追問
Q1: 如何優化字元替換的過程？
oavoservice 建議： 預處理構建通用狀態圖（"hot" -> "*ot", "h*t", "ho*"）。
Q2: 如果需要返回所有最短路徑怎麼辦？
oavoservice 建議： 使用 BFS 記錄每個節點的前驅，最後通過回溯構建所有路徑（LeetCode 126）。
Q3: 如何處理超大規模字典？
oavoservice 建議： Trie 樹，預處理索引，分佈式處理。
💼 oavoservice 如何助力 Lyft 面試
演算法選擇指導 - 快速識別最優演算法 程式碼實作輔助 - 確保程式碼邏輯清晰 優化方案討論 - 展現工程實踐能力 邊界條件提醒 - 避免遺漏特殊情況
聯繫 oavoservice，我們提供專業的 VO 面試輔助服務，助你順利拿 Offer。
標籤： #Lyft #WordLadder #BFS #圖論 #最短路徑 #VO輔助 #面試輔助 #演算法面試 #一畝三分地
需要面試真題？ 立刻聯繫微信 Coding0201，獲得真題。