What is the best way to solve Edit Distance?

The optimized O(n) approach using 2D DP patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰중간

거리 편집

'거리 편집' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현.

문제 설명

중간

두 개의 문자열 word1과 word2가 주어지면 word1을 word2로 변환하는 데 필요한 최소 연산 수를 반환합니다.

단어에 대해 다음 세 가지 작업이 허용됩니다.

1. 문자를 삽입하세요

2. 캐릭터 삭제

3. 캐릭터 교체

minDistance(word1: str, word2: str) -> int 함수를 작성하세요.

제약

•0 <= len(word1), len(word2) <= 500
•word1 and word2 consist of lowercase English letters

예

Example 1

Input

word1 = "horse", word2 = "ros"

Output

Explanation

horse -> rorse (replace 'h' with 'r') -> rose (remove 'r') -> ros (remove 'e').

Example 2

Input

word1 = "intention", word2 = "execution"

Output

Explanation

intention -> extention -> exention -> exection -> execution. Total 5 operations.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 2D DP 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

2D DP 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def min_distance_opt(word1, word2):
    dp = [[float("inf")] * (len(word2) + 1) for i in range(len(word1) + 1)]
    for j in range(len(word2) + 1): dp[len(word1)][j] = len(word2) - j
    for i in range(len(word1) + 1): dp[i][len(word2)] = len(word1) - i
    for i in range(len(word1) - 1, -1, -1):
        for j in range(len(word2) - 1, -1, -1):
            if word1[i] == word2[j]: dp[i][j] = dp[i + 1][j + 1]
            else: dp[i][j] = 1 + min(dp[i + 1][j], dp[i][j + 1], dp[i + 1][j + 1])
    return dp[0][0]

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def min_distance_brute(word1, word2):
    def solve(i, j):
        if i == len(word1): return len(word2) - j
        if j == len(word2): return len(word1) - i
        if word1[i] == word2[j]: return solve(i + 1, j + 1)
        return 1 + min(solve(i+1,j), solve(i,j+1), solve(i+1,j+1))
    return solve(0, 0)