다익스트라 알고리즘은 연결되어있는 그래프에서 1개의 노드에서 출발하여, 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 출력해주는 알고리즘이다.
위의 알고리즘을 구현하면 매번 선형 탐색해야 하기 때문에 시간 복잡도가 N^2이 나온다.(느리다.)
그래서 우선순위 큐를 사용하자. 왜냐면 우선순위 큐를 사용하면 힙에 넣는 과정에서 logN, 힙에서 빼는 과정에서도 logN의 시간을 사용하기 때문에.
import sys
import heapq
def heapsort(iterable):
h = []
result = []
#모든 원소를 차례대로 힙에 삽입
for value in iterable:
heapq.heappush(h, value)
# 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내어 담기
for i in range(len(h)):
result.append(heapq.heappop(h))
return result
result = heapsort([1,3,5,7,9,2,4,6,8,0])
print(result) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
단계마다 방문하지 않은 노드 중에서 최단 거리가 가장 ㅉ랍은 노드를 선택할때 힙을 사용하자.
import heapq
import sys
input = sys.stdin.readline()
INF = int(1e9) #무한을 의미하는 값으로 10억을 설정.
#노드의 개수, 간선의 개수를 입력받기
n, m = map(int, input().split())
#시작 노드 번호를 입력받기
start = int(input())
#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):
a, b, c = map(int, input().split())
#a번 노드에서 b번 노드로 가는 비용이 c라는 의미
graph[a].append((b, c))
def dijkstra(start):
q = []
#시작 노드로 가기 위한 최단 경로는 0으로 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]))
dijkstra(start)
#모든 노드로 가기 위한 최단 거리를 출력
for i in range(1, n + 1):
#도달할 수 없는 경우, 무한이라고 출력
if distance[i] == INF:
print("INFINITY")
#도달할 수 있는 경우 거리를 출력
else:
print(distance[i])