面试官：介绍和问题陈述

面试官："你好，欢迎参加今天的面试。今天我们要讨论一个与图遍历（graph traversal）相关的问题。我会描述这个问题，你可以解释你的思路和解决方案。如果有任何不清楚的地方，随时提问。"

面试官："A transformation sequence from the word beginWord to the word endWord using a dictionary wordList is a sequence of words beginWord -> s1 -> s2 -> ... -> sk such that:

• Every adjacent pair of words differs by a single letter.
• Every si for 1 <= i <= k is in wordList. Note that beginWord does not need to be in wordList.
• sk == endWord.

给定两个单词，beginWord 和 endWord，以及一个字典 wordList，返回从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列中的单词数，如果没有这样的序列，则返回0。"

候选人："我理解这个问题。这看起来像是一个图遍历的问题。我们可以构建一个图，其中单词是节点，如果两个单词只相差一个字母，那么它们之间有一条边。然后，我们可以从 beginWord 开始使用广度优先搜索（BFS）来查找最短路径。"

澄清问题

面试官："很好，请继续。你是否有任何问题需要澄清？"

候选人："有两个问题。首先，wordList 中的单词长度是否一致？其次，如果 endWord 不在 wordList 中，是否意味着我们不可能找到转换序列？"

面试官："是的，所有单词的长度都是一致的，包括 beginWord 和 endWord。如果 endWord 不在 wordList 中，那么转换序列不存在，你需要返回 0。"

候选人："明白了，那我开始解释我的解决方案。"

候选人：解释解决方案

候选人："首先，我们需要构建一个图。我们可以将 wordList 中的所有单词作为节点。如果两个单词只相差一个字母，我们就在它们之间创建一条边。接下来，我们会从 beginWord 开始进行广度优先搜索（BFS），寻找最短路径。"

候选人："在广度优先搜索过程中，我们会使用一个队列来存储当前单词和其转换序列的长度。我们也需要一个集合来跟踪访问过的单词，避免重复访问。每次我们处理一个单词时，会生成所有可能的下一步单词，并检查这些单词是否在图中。如果找到 endWord，我们就返回当前转换序列的长度加一。"

面试官："听起来是一个合理的方法。请详细描述一下广度优先搜索的步骤。"

候选人："好的。在广度优先搜索的过程中，我们首先将 beginWord 和长度1加入队列。然后，我们从队列中取出当前单词，生成所有可能的下一步单词，并检查这些单词是否在图中且未被访问过。如果找到 endWord，我们就返回当前长度加一。如果没有找到，我们将这些单词加入队列，并标记为已访问。重复这个过程，直到队列为空。如果最终没有找到 endWord，我们返回 0。"

面试官："你能解释一下为什么使用广度优先搜索可以找到最短路径吗？"

候选人："因为广度优先搜索按层级遍历图，每一层代表一个转换步骤。当我们第一次找到 endWord 时，它一定是通过最少的转换步骤到达的，因此能够保证找到最短路径。"

面试官：反馈和总结

面试官："很好，你正确地解释了如何构建图并使用广度优先搜索来找到最短路径。这个方法是正确的并且效率很高。"

面试官："在结束之前，你有什么问题想问我吗？"

候选人：提问

候选人："谢谢。这是一个很有趣的问题。我想问一下，贵公司在处理大规模数据和优化算法方面是否有一些具体的项目或挑战？此外，贵公司对于员工在职业发展和技能提升方面有何支持？"

面试官："微软在大规模数据处理和优化算法方面有很多项目和挑战，例如我们的Azure云服务和搜索引擎Bing。我们非常重视员工的职业发展，提供各种培训和学习资源，支持员工不断提升技能。我们还有内部的技术社区，员工可以互相交流和学习。"

候选人："听起来很棒，我对这些项目和公司文化非常感兴趣。感谢你的时间和这个机会。"

面试官："感谢你的出色表现和问题。祝你好运！"

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