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。

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

方法一：广度优先搜索

经过分析可知，题目要求将一个基因序列 AA 变化至另一个基因序列 BB，需要满足一下条件：
序列 AA 与 序列 BB 之间只有一个字符不同；
变化字符只能从 \texttt{A',C', G',T'}‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘T’ 中进行选择；
变换后的序列 BB 一定要在字符串数组 \textit{bank}bank 中。

public static int minMutation(String start, String end, String[] bank) {
        if (start.equals(end)) {
            return 0;
        }
        Set<String> cnt = new HashSet<>();
        Set<String> visited = new HashSet<>();
        char[] keys = {'A', 'C', 'G', 'T'};
        for (String s : bank) {
            cnt.add(s);
        }
        if (!cnt.contains(end)) {
            return -1;
        }
        Queue<String> queue = new ArrayDeque<>();
        queue.offer(start);
        visited.add(start);
        int step = 1;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                String curr = queue.poll();
                for (int j = 0; j < 8; j++) {
                    for (int k = 0; k < 4; k++) {
                        if (keys[k] != curr.charAt(j)) {
                            StringBuilder sb = new StringBuilder(curr);
                            sb.setCharAt(j, keys[k]);
                            String next = sb.toString();
                            if (!visited.contains(next) && cnt.contains(next)) {
                                if (next.equals(end)) {
                                    return step;
                                }
                                queue.offer(next);
                                visited.add(next);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            step++;
        }
        return -1;
    }

复杂度分析
时间复杂度：O(C×n×m)，其中 nn 为基因序列的长度，mm 为数组 \textit{bank}bank 的长度。对于队列中的每个合法的基因序列每次都需要计算 C \times nC×n 种变化，在这里 C = 4C=4；队列中最多有 mm 个元素，因此时间复杂度为 O(C×n×m)。
空间复杂度：O(n×m)，其中 nn 为基因序列的长度，m 为数组 bank 的长度。合法性的哈希表中一共存有 m 个元素，队列中最多有 mm 个元素，每个元素的空间为 O(n)；队列中最多有 m 个元素，每个元素的空间为 O(n)，因此空间复杂度为 O(n×m)。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-genetic-mutation
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