프로그래머스 Lv.3 | Python | 단어 변환

1. 문제 정보

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43163

프로그래머스

 

• 난이도: Lv.3

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2. 문제 설명

두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 있습니다. 아래와 같은 규칙을 이용하여 begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾으려고 합니다.

1. 한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 있습니다.
2. words에 있는 단어로만 변환할 수 있습니다.

예를 들어 begin이 "hit", target가 "cog", words가 ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]라면 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog"와 같이 4단계를 거쳐 변환할 수 있습니다.
두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 매개변수로 주어질 때, 최소 몇 단계의 과정을 거쳐 begin을 target으로 변환할 수 있는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

 

제한 조건

• 각 단어는 알파벳 소문자로만 이루어져 있습니다.
• 각 단어의 길이는 3 이상 10 이하이며 모든 단어의 길이는 같습니다.
• words에는 3개 이상 50개 이하의 단어가 있으며 중복되는 단어는 없습니다.
• begin과 target은 같지 않습니다.
• 변환할 수 없는 경우에는 0를 return 합니다.

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3. 접근 기준

한 번에 한 글자씩만 변경할 수 있고, 각 변환은 동일한 비용을 가진다.

begin에서 target까지의 최소 변환 횟수를 구하는 최단 경로 문제로 접근한다

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4. 사용한 패턴 / 알고리즘

• BFS (너비 우선 탐색)
  • 모든 변환 비용이 동일
  • 가장 먼저 도달한 경로가 최단 경로

"단계별로 확장하며 가장 먼저 target에 도달하는 경로를 찾는 방식”

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5. 핵심 아이디어

 

• 현재 단어에서 한 글자만 다른 단어를 다음 단계로 탐색
• words에 존재하는 단어만 이동 가능
• BFS를 통해 단계별로 탐색하며 target 도달 시 즉시 종료
• 방문한 단어는 재사용하지 않도록 관리

 

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6. 풀이 코드

초기코드

def solution(begin, target, words):
    answer = []
    visited = [False]*len(words)

    def dfs(ans, cnt):
        nonlocal answer
        if ans == target:
            answer.append(cnt)
            return
        for i in range(len(words)):
            if not visited[i]:
                visited[i] =True
                diff = 0
                for j in range(len(ans)):
                    if diff>1:
                        break
                    elif ans[j] != words[i][j]:
                        diff+=1
                if diff == 1:
                    dfs(words[i],cnt+1)
                visited[i] = False      
    dfs(begin,0)
    return min(answer) if answer else 0​

 

최적화 코드

from collections import deque

def solution(begin, target, words):
    if target not in words:
        return 0

    def can_change(a, b):
        diff = 0
        for i in range(len(a)):
            if a[i] != b[i]:
                diff += 1
            if diff > 1:
                return False
        return diff == 1

    queue = deque([(begin, 0)])
    visited = [False] * len(words)

    while queue:
        word, cnt = queue.popleft()

        if word == target:
            return cnt

        for i in range(len(words)):
            if not visited[i] and can_change(word, words[i]):
                visited[i] = True
                queue.append((words[i], cnt + 1))

    return 0​

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7. 핵심 로직 요약

1. 현재 단어에서 한 글자만 다른 단어를 찾아 다음 단계로 이동
2. BFS로 단계별 탐색하며 target 도달 시 즉시 종료
3. 방문한 단어는 재사용하지 않도록 관리

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8. 개선점

• 초기 코드는 DFS로 모든 경우를 탐색하면서 가능한 경로를 answer 리스트에 저장한 뒤 최소값을 구하는 방식이었다. 이로 인해 불필요한 경로까지 모두 탐색하게 되어 시간 비효율이 발생했다.
• 또한 단어 비교 로직을 can_change 함수로 분리하여 코드 가독성을 높이고, 동일한 비교 연산을 재사용할 수 있도록 개선했다.
• 이를 개선하기 위해 BFS로 변경하여 가장 먼저 도달한 경로를 즉시 반환하도록 구조를 수정했다. 이를 통해 전체 탐색 없이도 최단 경로를 구할 수 있게 되었다.