diff --git a/README.md b/README.md
index 267d794e..8a3574fa 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
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> 1. **介绍**：本项目是一套完整的刷题计划，旨在帮助大家少走弯路，循序渐进学算法，[关注作者](#关于作者)
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## 图论
* [463.岛屿的周长](./problems/0463.岛屿的周长.md) （模拟）
* [841.钥匙和房间](./problems/0841.钥匙和房间.md) 【有向图】dfs，bfs都可以
+* [127.单词接龙](./problems/0127.单词接龙.md) 广搜
## 并查集
* [684.冗余连接](./problems/0684.冗余连接.md) 【并查集基础题目】
diff --git a/problems/0127.单词接龙.md b/problems/0127.单词接龙.md
new file mode 100644
index 00000000..e38453ef
--- /dev/null
+++ b/problems/0127.单词接龙.md
@@ -0,0 +1,150 @@
+
+
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+ 
+ 
+
+欢迎大家参与本项目，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！
+
+# 127. 单词接龙
+
+[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/word-ladder/)
+
+
+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。
+
+
+# 思路
+
+以示例1为例，从这个图中可以看出 hit 到 cog的路线，不止一条，有三条，两条是最短的长度为5，一条长度为6。
+
+
+
+本题只需要求出最短长度就可以了，不用找出路径。
+
+所以这道题要解决两个问题：
+
+* 图中的线是如何连在一起的
+* 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，那么一定是最短的路径**。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，会非常麻烦。
+
+另外需要有一个注意点：
+
+* 本题是一个无向图，需要用标记位，标记着节点是否走过，否则就会死循环！
+* 本题给出集合是数组型的，可以转成set结构，查找更快一些
+
+C++代码如下：（详细注释）
+
+```CPP
+class Solution {
+public:
+ int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector& wordList) {
+ // 将vector转成unordered_set，提高查询速度
+ unordered_set wordSet(wordList.begin(), wordList.end());
+ // 如果endWord没有在wordSet出现，直接返回0
+ if (wordSet.find(endWord) == wordSet.end()) return 0;
+ // 记录word是否访问过
+ unordered_map visitMap; //
+ // 初始化队列
+ queue que;
+ que.push(beginWord);
+ // 初始化visitMap
+ visitMap.insert(pair(beginWord, 1));
+
+ while(!que.empty()) {
+ string word = que.front();
+ que.pop();
+ int path = visitMap[word]; // 这个word的路径长度
+ for (int i = 0; i < word.size(); i++) {
+ string newWord = word; // 用一个新单词替换word，因为每次置换一个字母
+ for (int j = 0 ; j < 26; j++) {
+ newWord[i] = j + 'a';
+ if (newWord == endWord) return path + 1; // 找到了end，返回path+1
+ // wordSet出现了newWord，并且newWord没有被访问过
+ if (wordSet.find(newWord) != wordSet.end()
+ && visitMap.find(newWord) == visitMap.end()) {
+ // 添加访问信息
+ visitMap.insert(pair(newWord, path + 1));
+ que.push(newWord);
+ }
+ }
+ }
+ }
+ return 0;
+ }
+};
+```
+
+# 其他语言版本
+
+## Java
+
+```java
+public int ladderLength(String beginWord, String endWord, List wordList) {
+ HashSet wordSet = new HashSet<>(wordList); //转换为hashset 加快速度
+ if (wordSet.size() == 0 || !wordSet.contains(endWord)) { //特殊情况判断
+ return 0;
+ }
+ Queue queue = new LinkedList<>(); //bfs 队列
+ queue.offer(beginWord);
+ Map 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char array，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)) { //如果新的字符串值与endWord一致，返回当前长度+1
+ return path + 1;
+ }
+ if (wordSet.contains(newWord) && !map.containsKey(newWord)) { //如果新单词在set中，但是没有访问过
+ map.put(newWord, path + 1); //记录单词对应的路径长度
+ queue.offer(newWord);//加入队尾
+ }
+ }
+ }
+ }
+ return 0; //未找到
+}
+```
+
+## Python
+
+## Go
+
+## JavaScript
+
+
+-----------------------
+* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
+* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
+* 知识星球：[代码随想录](https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ)
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