class Solution { public: vector visited; std::vector optionalList(std::string &s, const vector & deadends) { vector result; // -1 for (int i = 0; i

这段代码中可能会导致超时的原因是，在每一次循环中，都将已经访问过的字符串保存在visited数组中，并且使用std::find()函数进行查找。随着循环的进行，visited数组会变得越来越大，而每次查找操作的时间复杂度是O(n)，其中n是visited数组的大小。

为了优化这个问题，可以考虑使用哈希表（unordered_set）来存储已经访问过的字符串。哈希表的插入、删除和查找操作的平均时间复杂度是O(1)。修改代码如下：

class Solution {
public:
    std::unordered_set<std::string> visited;

    std::vector<std::string> optionalList(const std::string &s, const std::vector<std::string> &deadends) {
        std::vector<std::string> result;
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            char c = s[i];
            // -1
            s[i] = (c == '0' ? '9' : c - 1);
            if (visited.find(s) == visited.end() && std::find(deadends.begin(), deadends.end(), s) == deadends.end()) {
                result.push_back(s);
                visited.insert(s);
            }
            // +1
            s[i] = (c == '9' ? '0' : c + 1);
            if (visited.find(s) == visited.end() && std::find(deadends.begin(), deadends.end(), s) == deadends.end()) {
                result.push_back(s);
                visited.insert(s);
            }
            // revert s[i] back to the original value
            s[i] = c;
        }
        return result;
    }

    int openLock(std::vector<std::string>& deadends, const std::string& target) {
        std::string init = "0000";
        if (std::find(deadends.begin(), deadends.end(), init) != deadends.end()) {
            return -1;  // the initial state is a deadend
        }
        visited.insert(init);

        std::queue<std::string> q;
        q.push(init);

        int depth = 0;

        while (!q.empty()) {
            int k = q.size();
            while(k--) {
                const std::string p = q.front();
                q.pop();
                if (p == target) {
                    return depth;
                }
                std::vector<std::string> optionalList = optionalList(p, deadends);
                for (const auto& item : optionalList) {
                    visited.insert(item);
                    q.push(item);
                }
            }
            depth++;
        }

        return -1;
    }
};

这样修改之后，对已经访问过的字符串的查找操作的时间复杂度将降为O(1)，可以避免超时问题。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问