프로그래머스/코딩테스트 Lv. 2

배달 - Summer/Winter Coding(~2018) / Python

아몬드바 2023. 10. 5. 21:12
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문제 설명
N개의 마을로 이루어진 나라가 있습니다. 이 나라의 각 마을에는 1부터 N까지의 번호가 각각 하나씩 부여되어 있습니다. 각 마을은 양방향으로 통행할 수 있는 도로로 연결되어 있는데, 서로 다른 마을 간에 이동할 때는 이 도로를 지나야 합니다. 도로를 지날 때 걸리는 시간은 도로별로 다릅니다. 현재 1번 마을에 있는 음식점에서 각 마을로 음식 배달을 하려고 합니다. 각 마을로부터 음식 주문을 받으려고 하는데, N개의 마을 중에서 K 시간 이하로 배달이 가능한 마을에서만 주문을 받으려고 합니다. 다음은 N = 5, K = 3인 경우의 예시입니다.

 

위 그림에서 1번 마을에 있는 음식점은 [1, 2, 4, 5] 번 마을까지는 3 이하의 시간에 배달할 수 있습니다. 그러나 3번 마을까지는 3시간 이내로 배달할 수 있는 경로가 없으므로 3번 마을에서는 주문을 받지 않습니다. 따라서 1번 마을에 있는 음식점이 배달 주문을 받을 수 있는 마을은 4개가 됩니다.
마을의 개수 N, 각 마을을 연결하는 도로의 정보 road, 음식 배달이 가능한 시간 K가 매개변수로 주어질 때, 음식 주문을 받을 수 있는 마을의 개수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항
마을의 개수 N은 1 이상 50 이하의 자연수입니다.
road의 길이(도로 정보의 개수)는 1 이상 2,000 이하입니다.
road의 각 원소는 마을을 연결하고 있는 각 도로의 정보를 나타냅니다.
road는 길이가 3인 배열이며, 순서대로 (a, b, c)를 나타냅니다.
a, b(1 ≤ a, b ≤ N, a != b)는 도로가 연결하는 두 마을의 번호이며, c(1 ≤ c ≤ 10,000, c는 자연수)는 도로를 지나는데 걸리는 시간입니다.
두 마을 a, b를 연결하는 도로는 여러 개가 있을 수 있습니다.
한 도로의 정보가 여러 번 중복해서 주어지지 않습니다.
K는 음식 배달이 가능한 시간을 나타내며, 1 이상 500,000 이하입니다.
임의의 두 마을간에 항상 이동 가능한 경로가 존재합니다.
1번 마을에 있는 음식점이 K 이하의 시간에 배달이 가능한 마을의 개수를 return 하면 됩니다.


입출력 예

 

문제해결과정

1. 다익스트라 구현을 못했기때문에 공부하면서 주석달았습니다~

import heapq
def solution(N, road, K):
    answer = 0
    # 각 마을을 담기 위해 초기화
    graph = [[] for _ in range(N + 1)]

    # 거리를 계산하기 위해 무한대로 초기화
    # 각 노드까지 가는데 걸리는 최소 시간
    visited = [float("inf") for _ in range(N + 1)]

    # 처음시작하는 노드는 최단거리가 0이므로 초기화 
    visited[1] = 0

    # 노드->노드 갈때의 거리를 그래프에 담아준다.
    # 1번노드는 2로갈때 1만큼의 거리, 4로 갈때 2만큼의 거리.. 를 표시
    for start, end, cost in road:
        graph[start].append([end, cost])
        graph[end].append([start, cost])

    # 현재 발견된 거리중에서 가장짧은것을 찾아야 하기 때문에 우선순위 큐로 구현한다.
    # 우선순위 큐는 heqp 으로 구현가능하다.
    heap = []
    # 첫번째 노드는 최단거리가 0으로 초기화
    heapq.heappush(heap, [0, 1])

    #print(graph)
    while heap:
        # 최단거리, 최소힙처럼 사용
        #cost, node = heapq.heappop(heap)
        current_distance, current_destination = heapq.heappop(heap)
        #print(current_distance, current_destination)

        # 이미 방문했거나 최소값이 아닌 경우, 기존에 거리보다 긴 경우
        if visited[current_destination] < current_distance:
            continue

        for new_destination, new_distance in graph[current_destination]:
            #print(new_destination, new_distance, current_distance)
            distance = current_distance + new_distance # 해당 노드를 거쳐 갈 때 거리
            # 알고 있는 거리 보다 작으면 갱신
            if distance < visited[new_destination]:
                visited[new_destination] = distance
                #print(visited)
                # 다음 인접 거리 계산
                heapq.heappush(heap, [distance, new_destination])
                #print(heap)

    print(visited)
    for i in visited:
        if i <= K:
            answer += 1

    return answer
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