solved_ac[Class4][서강그라운드](https://www.acmicpc.net/problem/14938)
예은이는 요즘 가장 인기가 있는 게임 서강그라운드를 즐기고 있다. 서강그라운드는 여러 지역중 하나의 지역에 낙하산을 타고 낙하하여, 그 지역에 떨어져 있는 아이템들을 이용해 서바이벌을 하는 게임이다. 서강그라운드에서 1등을 하면 보상으로 치킨을 주는데, 예은이는 단 한번도 치킨을 먹을 수가 없었다. 자신이 치킨을 못 먹는 이유는 실력 때문이 아니라 아이템 운이 없어서라고 생각한 예은이는 낙하산에서 떨어질 때 각 지역에 아이템 들이 몇 개 있는지 알려주는 프로그램을 개발을 하였지만 어디로 낙하해야 자신의 수색 범위 내에서 가장 많은 아이템을 얻을 수 있는지 알 수 없었다.
각 지역은 일정한 길이 l (1 ≤ l ≤ 15)의 길로 다른 지역과 연결되어 있고 이 길은 양방향 통행이 가능하다. 예은이는 낙하한 지역을 중심으로 거리가 수색 범위 m (1 ≤ m ≤ 15) 이내의 모든 지역의 아이템을 습득 가능하다고 할 때, 예은이가 얻을 수 있는 아이템의 최대 개수를 알려주자.
주어진 필드가 위의 그림과 같고, 예은이의 수색범위가 4라고 하자. ( 원 밖의 숫자는 지역 번호, 안의 숫자는 아이템 수, 선 위의 숫자는 거리를 의미한다) 예은이가 2번 지역에 떨어지게 되면 1번,2번(자기 지역), 3번, 5번 지역에 도달할 수 있다. (4번 지역의 경우 가는 거리가 3 + 5 = 8 > 4(수색범위) 이므로 4번 지역의 아이템을 얻을 수 없다.) 이렇게 되면 예은이는 23개의 아이템을 얻을 수 있고, 이는 위의 필드에서 예은이가 얻을 수 있는 아이템의 최대 개수이다.
첫째 줄에는 지역의 개수 n (1 ≤ n ≤ 100)과 예은이의 수색범위 m (1 ≤ m ≤ 15), 길의 개수 r (1 ≤ r ≤ 100)이 주어진다.
둘째 줄에는 n개의 숫자가 차례대로 각 구역에 있는 아이템의 수 t (1 ≤ t ≤ 30)를 알려준다.
세 번째 줄부터 r+2번째 줄 까지 길 양 끝에 존재하는 지역의 번호 a, b, 그리고 길의 길이 l (1 ≤ l ≤ 15)가 주어진다.
예은이가 얻을 수 있는 최대 아이템 개수를 출력한다.
5 5 4
5 7 8 2 3
1 4 5
5 2 4
3 2 3
1 2 3
23
이 문제의 핵심을 간파하면 다음과 같다.
여기서 제일 중요한 부분은 마지막 조건이다. 3번을 Base로 깔아두고 1번과 2번 조건을 얹어야 한다.
그렇다면 3번 조건에 부합하는 알고리즘은 무엇일까? 플로이드 문제에서 우리는 다음과 같은 지식을 얻었다.
[플로이드 와샬 알고리즘은 Weight가 있는 그래프에서 모든 노드에서 모든 노드로 가는 최소 비용을 구할 때 사용한다.]
혹여, 3번 조건이 왜 필요한지 이해가 안 가시는 분들을 위하여 설명을 하자면 예은이가 수색할 수 있는 범위는 한정적이다.
따라서 최대한 많은 아이템을 줍기 위해서는 각 지역을 최단 경로로 탐색해야 제한된 수색 범위 내에서 최대한 이득을 볼 수 있기 떄문이다.
INF = int(1e9)
region, search, road = map(int,input().split())
item = list(map(int,input().split()))
graph = [[INF]*region for _ in range(region)]
for i in range(road):
start,end,distance = map(int,input().split())
graph[start-1][end-1] = distance
graph[end-1][start-1] = distance
for i in range(region):
graph[i][i] = 0
# 플로이드 와샬 알고리즘
for i in range(region):
for j in range(region):
for k in range(region):
if graph[j][k] > graph[j][i] + graph[i][k]:
graph[j][k] = graph[j][i] + graph[i][k]
lst_answer = []
for i in range(region):
count = 0
for j in range(region):
if graph[i][j] <= search:
count += item[j]
lst_answer.append(count)
print(max(lst_answer))