BOJ/백준-1753-python
문제
풀이
- 주어진 시작점에서 다른 모든 정점으로의 최단 경로를 구하는 문제로
최단 경로 알고리즘
문제이다. - 정점과 간선의 범위가 크므로
플로이드 워셜
알고리즘 보다는다익스트라 알고리즘
이 더 적합하며힙, 우선순위 큐
를 사용하여 구현하면 효율적으로 접근할 수 있다.
코드
# https://www.acmicpc.net/problem/1753
# boj, 1753: 최단 경로, python3
import heapq # 다익스트라를 구현하기위해 heapq 모듈 import
import sys
# 입력의 범위가 넓어서 readline으로 입력 속도 향상
input = sys.stdin.readline
inf = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정
def dijkstra(k: int):
# 우선순위 큐(힙)
queue = []
# 시작 노드로 가기 위한 최단 경로는 0으로 설정하여, 큐에 삽입
heapq.heappush(queue, (0, k))
distance[k] = 0
# 큐가 비어있지 않다면
while queue:
# 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보를 꺼내기
dist, now = heapq.heappop(queue)
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(queue, (cost, i[0]))
if __name__ == '__main__':
# 정점의 개수 v와 간선의 개수e
v, e = map(int, input().split())
# 시작 정점의 번호 k
k = int(input())
# 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기
graph = [[] for _ in range(v + 1)]
# 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화
distance = [inf] * (v + 1)
# 모든 간선 정보를 입력받기
for _ in range(e):
x, y, z = map(int, input().split())
# x번 노드에서 y번 노드로 가는 비용이 z라는 의미
graph[x].append((y, z))
# 다익스트라 알고리즘을 수행
dijkstra(k)
# 수행된 결과를 출력
for x in range(1, v+1):
# 도달할 수 없는 경우 INF를 출력
if distance[x] == inf:
print('INF')
# 도달할 수 있다면 최단 경로를 출력
else:
print(distance[x])
결과
출처 & 깃허브
Author And Source
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