(Python) 최단 경로 실전 문제 - 전보

본 글은 “이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬” 교재를 참고한 것임

문제

문제 풀이

한 도시에서 다른 도시까지의 최단 거리를 구하면 되므로 다익스트라 알고리즘을 이용한다. 또한 N, M의 범위가 상당히 크기 때문에 우선순위 큐를 사용하여 다익스트라 알고리즘을 작성해야 한다.

소스코드

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

# 노드의 개수, 간선의 개수, 시작노드를 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()) 
    # a 번 노드에서 b 번 노드로 가는 비용이 c 라는 의미
    graph[x].append((y, z))

def dijkstra(start):
    q = [] 
    # 시작 노드로 가기 위한 최단 경로는 0 으로 설정하여, 큐에 삽입
    heapq.heappush(q, (0 ,start))
    distance [start] = 0
    while q : # 큐가 비어있지 않다면 
        # 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보 꺼내기
        dist, now = heapq.heappop(q) 
        # 현재 노드가 이미 처리된 적이 있는 노드라면 무시
        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 알고리즘 수행
dijkstra(start)

# 도달할 수 있는 노드의 개수
count = 0
# 도달할 수 있는 노드와의 최단 거리의 합
# sum_dist = 0
# for d in distance :
#     # 도달할 수 있는 노드인 경우
#     if d != INF :
#         count += 1
#     sum_dist = max(sum_dist, d)

# 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 - 1 을 출력
print(count - 1, max_distance )