209. 화성 탐사

• 화성 탐사 기계가 출발 지점에서 목표 지점까지 이동할 때 항상 최적의 경로를 찾도록 개발해야 합니다.

• 화성 탐사 기계가 존재하는 공간은 N x N 크기의 2차원 공간이며, 각각의 칸을 지나기 위한 비용이 존재합니다.

• 가장 왼쪽 위 칸인 [0][0] 위치에서가장 오른쪽 아래 칸인 [N - 1][N - 1] 위치로 이동하는 최소 비용을 출력하는 프로그램을 작성하세요.

  • 화성 탐사 기계는 특정한 위치에서 상하좌우 인접한 곳으로 1칸씩 이동할 수 있습니다.

• 입력조건

  • 첫째 줄에 테스트 케이스의 수 T(1≤T≤10)가 주어집니다.

  • 매 테스트 케이스의 첫 째 줄에는 탐사 공간의 크기를 의미하는 정수 N이 주어집니다. (2≤N≤125)

    • 이어서 N개의 줄에 걸쳐 각 칸의 비용이 주어지며 공백으로 구분합니다. (0≤각 칸의 비용≤9)

• 출력조건

  • 각 테스트 케이스마다 [0][0]의 위치에서 [N - 1][N - 1]로 이동하는 최소 비용을 한 줄에 하나씩 출력합니다.

Python

import heapq
import sys
input = sys.stdin.readline
INF = int(1e9)

dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

for t in range(int(input())):
  n = int(input())
  graph = []
  for i in range(n):
    graph.append(list(map(int, input().split())))

  distance = [[INF] * n for _ in range(n)]

  x,y = 0, 0
  q = [(graph[x][y], x, y)]
  distance[x][y] = graph[x][y]

  while q:
    dist, x, y = heapq.heappop(q)
    if distance[x][y] < dist:
      continue
    for i in range(4):
      nx = x + dx[i]
      ny = y + dy[i]

      if nx < 0 or nx >= n or ny < 0 or ny >= n:
        continue
      cost = dist + graph[nx][ny]
      if cost < distance[nx][ny]:
        distance[nx][ny] = cost
        heapq.heappush(q, (cost, nx, ny))

  print(distance[n - 1][n - 1])

C++

#include <bits/stdc++.h>
#define INF 1e9 // 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정

using namespace std;

int testCase, n;
int graph[125][125], d[125][125];
int dx[] = {-1, 0, 1, 0};
int dy[] = {0, 1, 0, -1};

int main(void) {
    cin >> testCase;

    // 전체 테스트 케이스(Test Case)만큼 반복
    for (int tc = 0; tc < testCase; tc++) {
        // 노드의 개수를 입력받기
        cin >> n;

        // 전체 맵 정보를 입력받기
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                cin >> graph[i][j];
            }
        }

        // 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            fill(d[i], d[i] + 125, INF);
        }

        int x = 0, y = 0; // 시작 위치는 (0, 0)
        // 시작 노드로 가기 위한 최단 경로는 0으로 설정하여, 큐에 삽입
        priority_queue<pair<int, pair<int, int> > > pq;
        pq.push({-graph[x][y], {0, 0}});
        d[x][y] = graph[x][y];

        // 다익스트라 알고리즘을 수행
        while (!pq.empty()) {
            // 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보 꺼내기
            int dist = -pq.top().first;
            int x = pq.top().second.first;
            int y = pq.top().second.second;
            pq.pop();
            // 현재 노드가 이미 처리된 적이 있는 노드라면 무시
            if (d[x][y] < dist) continue;
            // 현재 노드와 연결된 다른 인접한 노드들을 확인
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                int nx = x + dx[i];
                int ny = y + dy[i];
                // 맵의 범위를 벗어나는 경우 무시
                if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= n) continue;
                int cost = dist + graph[nx][ny];
                // 현재 노드를 거쳐서, 다른 노드로 이동하는 거리가 더 짧은 경우
                if (cost < d[nx][ny]) {
                    d[nx][ny] = cost;
                    pq.push({-cost, {nx, ny}});
                }
            }
        }
        cout << d[n - 1][n - 1] << '\n';
    }
}