[TAVE/이코테] ch09 최단 경로 | 실전 문제

참고자료: 이것이 코딩테스트다

 

실전 - 미래 도시

INF = int(1e9)
company_count, road_count = map(int, input().split)
graph = [[INF] * (company_count + 1) for i in range(company_count + 1)]

for i in range(1, company_count + 1):
    for j in range(1, company_count + 1):
        if i == j:
            graph[i][j] = 0

for _ in range(road_count):
    a, b = map(int, input().split())
    graph[a][b] = 1
    graph[b][a] = 1

x, k = map(int, input.split())

for k in range(1, road_count + 1):
    for a in range(1, road_count + 1):
        for b in range(1, road_count + 1):
            graph[a][b] = min(graph[a][b], graph[a][k] + graph[k][b])

distance = graph[1][k] + graph[k][x]

if distance >= INF:
    print('-1')
else:
    print(distance)

👉🏻플로이드 워셜 알고리즘으로 해결한다.

👉🏻간선이 100이하이기 때문에 플로이드 워셜을 사용할 수 있다! 만약 101이상이면 for문을 3번 돌리기 때문에 무리가 있기 때문이다. 이럴 때는 다익스트라를 사용하자!

 

실전 - 전보

import heapq
import sys

input = sys.stdin.readline
INF = int(1e9)
city_count, road_count, start_city = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(city_count + 1)]
distance = [INF] * (city_count + 1)

for _ in range(road_count):
    from_, to, spend = map(int, input().split())
    graph[from_].append((to, spend))

def dijkstra(start):
    q = []
    # 시작 노드로 가기 위한 최단 경로는 0으로 설정하여, 큐에 삽입
    heapq.heappush(q, (0, start))
    distance[start] = 0
    while q: # 큐가 비어있지 않다면
        # 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보를 꺼내기
        dist, now = heapq.heappop(q)
        if distance[now] < dist:
            continue
        # 현재 노드와 연결된 다른 인접한 노드들을 확인
        for i in graph[now]:
            cost = dist + i[1]
            # 현재 노드를 거쳐서, 다른 노드로 이동하는 거리가 더 짧은 경우
            if cost < distance[i[0]]:
                distance[i[0]] = cost
                heapq.heappush(q, (cost, i[0]))

# 다익스트라 알고리즘을 수행
dijkstra(start_city)

# 도달할 수 있는 노드의 개수
count = 0
# 도달할 수 있는 노드 중에서, 가장 멀리 있는 노드와의 최단 거리
max_distance = 0
for d in distance:
    # 도달할 수 있는 노드인 경우
    if d != INF:
        count +=1
        max_distance = max(max_distance, d)

# 시작 노드는 제외해야 하므로 count - 1을 출력
print(count - 1, max_distance)

👉🏻우선순위 큐를 이용한다.

👉🏻시간이 걸리는 문제이기 때문에 max를 사용한다. 가장 먼 도시에 가는 동안 다른 도시에도 전보를 보내기 때문이다!