전보

이 문제는 이것이 코딩테스트다 262페이지 문제이다. 

최단 거리문제는 전부 똑같은 유형이다. 정답이 거의 동일하고 출력부분만 다른 경우가 많다.

이 문제는 입력의 값이 크기에 우선순위큐다익스트라 알고리즘을 이용하여야 한다.

다익스트라 구현 방식을 이해를 하여야 한다. 그리고 거리비용이 현재보다 커질 때는 가지치기(branch and bound)를 미리 해주어야 한다.는 것을 알아야 한다. 

https://yunzae.tistory.com/94

최단경로(다익스트라,플로이드워셜)

아래는 나의 코드이다.

 

import sys
import heapq
N,M,C=map(int,sys.stdin.readline().split())
INF=int(1e9)
distance=[INF]*(N+1)

graph=[]
for _ in range(N+1):
    graph.append([])

for i in range(1,M+1):
    temp=list(map(int,sys.stdin.readline().split()))
    graph[temp[0]].append((temp[1],temp[2]))



def dijkstra(start):
    q=[]
    heapq.heappush(q,(0,start))
    distance[start]=0
    while q:
        dist,now = heapq.heappop(q)
        if distance[now] <dist:
            continue
        for next in graph[now]:
            next_node=next[0]
            next_dist=next[1]+dist
            if distance[next_node]>next_dist:
                distance[next_node]=next_dist
                heapq.heappush(q, (next_dist, next_node))

dijkstra(C)

city_count=0
max_distance=0
for result in distance:
    if result!= INF:
        city_count+=1
        if result>max_distance:
            max_distance=result

print(city_count-1,max_distance)

 

아래는 예시코드이다.

import heapq
import sys
input = sys.stdin.readline
INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정

# 노드의 개수, 간선의 개수, 시작 노드를 입력받기
n, m, start = map(int, input().split())
# 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기
graph = [[] for i in range(n + 1)]
# 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화
distance = [INF] * (n + 1)

# 모든 간선 정보를 입력받기
for _ in range(m):
    x, y, z = map(int, input().split())
    # X번 노드에서 Y번 노드로 가는 비용이 Z라는 의미
    graph[x].append((y, z))

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)

# 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 != 1e9:
        count += 1
        max_distance = max(max_distance, d)

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