프로그래머스 - 배달

dobyming·2023년 3월 8일
0
post-custom-banner

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.

https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/files/production/d7779d88-084c-4ffa-ae9f-2a42f97d3bbf/%E1%84%87%E1%85%A2%E1%84%83%E1%85%A1%E1%86%AF_1_uxun8t.png

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

NroadKresult
5[[1,2,1],[2,3,3],[5,2,2],[1,4,2],[5,3,1],[5,4,2]]34
6[[1,2,1],[1,3,2],[2,3,2],[3,4,3],[3,5,2],[3,5,3],[5,6,1]]44

내 코드

import heapq
def solution(N, road, K):
    answer = 0
    # 현재 위치: 1번
    # K시간 이하로 배달 가능한 마을에서만 주문 
    INF = int(1e9)
    graph = [[] for _ in range(N+1)] # 각 노드에 연결되어 있는 노드 정보 담기
    distance = [INF]*(N+1)
    
    # a, b, c: a번 노드에서 b번 노드로 가는 비용이 c(양방향)
    for r in road:
        a,b,c = r
        graph[a].append((b,c)) 
        graph[b].append((a,c))
        
    def dijkstra(start):
        q = []
        # 시작노드의 최단경로는 0으로 설정
        heapq.heappush(q,(0,start))
        distance[start] = 0
        while q:
            # 최단거리 노드 
            dist, now = heapq.heappop(q)
            # 최단거리가 아니거나 이미 방문했을때 
            if distance[now] < dist:
                continue
            # 인접한 노드들에 대해서 탐색(i[1]==c)
            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]))
    dijkstra(1)
    return len([d for d in distance if d <= K])

아이디어

한 지점에서 다른 지점까지 K이하로 갈 수 있는 최단거리를 구해야 하므로 다익스트라 알고리즘을 활용하여 풀이할 수 있습니다.

dijkstra Algorithm

post-custom-banner

0개의 댓글