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题目：
字典 wordList 中从单词 beginWord 和 endWord 的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列：
- 序列中第一个单词是 beginWord 。
- 序列中最后一个单词是 endWord 。
- 每次转换只能改变一个字母。
- 转换过程中的中间单词必须是字典 wordList 中的单词。
- 给你两个单词 beginWord 和 endWord 和一个字典 wordList ，找到从 beginWord 到 endWord 的 最短转换序列 中的 单词数目 。如果不存在这样的转换序列，返回 0。
示例 1：
- 输入：beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = "hot","dot","dog","lot","log","cog"
- 输出：5
- 解释：一个最短转换序列是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog", 返回它的长度 5。
示例 2：
- 输入：beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = "hot","dot","dog","lot","log"
- 输出：0
- 解释：endWord "cog" 不在字典中，所以无法进行转换
根据示例一可以画出如下图：
这个图中可以看出 hit 到 cog的路线，不止一条，有三条，一条是最短的长度为5，两条长度为6。
本题只需要求出最短路径的长度就可以了，不用找出路径。
1.图中的线是如何连在一起的
2.起点和终点的最短路径长度
首先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。
然后就是求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，那么就一定是最短路径。因为广搜就是以起点中心向四周扩散的搜索。
本题如果用深搜，会比较麻烦，要在到达终点的不同路径中选择一条最短路。而广搜只要到达终点，一定是最短路。
另外需要有一个注意点：
1.本题是一个无向图，需要用标记位，标记节点是否走过，否则就会死循环！
2.本题给出集合是数组型的，可以转成set结构，查找更快一些。
public int LadderLength(String beginWord, String endWord, List<String> wordList){
HashSet<String> wordSet = new HashSet<>(wordList);//转换为hashset加快速度
if(wordSet.size() == 0 || !wordSet.contains(endWord)){
return 0;
}
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(beginWord);
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();//记录单词对应路径长度
map.put(beginWord,1);
while(!queue.isEmpty()){
String word = queue.poll();//取出队头单词
int path = map.get(word);//获取到该单词的路径长度
for(int i = 0;i < word.length();i++){ //遍历单词的每个字符
char[] chars = word.toCharArray();//将单词转换为charArray，方便替换
for(char k = 'a';k <='z';k++){//从a到z遍历替换
chars[i] = k;//替换第i个字符
String newWord = String.valueOf(chars);//得到新的字符串
if(newWord.equals(endWord)){
return path + 1;
}]if(wordSet.contains(newWord) && !map.containsKey(newWord)){
map.put(newWord,path + 1);
queue.offer(newWord);
}
}
}
}
return 0;
}