[코테 스터디] 최단 경로, 화성 탐사

Q39. 화성 탐사

🐣문제

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

화상 탐사 기계가 존재하는 공간은 NxN 크기의 2차원 공간이며, 각각의 칸을 지나기 위한 비용(에너지 소모량)이 존재합니다. 가장 왼쪽 위 칸인 [0][0] 위치에서 가장 오른쪽 아래 칸인 [N-1][N-1] 위치로 이동하는 최소 비용을 출력하는 프로그램을 작성하세요. 화상 탐사 기계는 특정한 위치에서 상하좌우 인접한 곳으로 1칸씩 이동할 수 있습니다.


입력 조건
첫째 줄에 테스트 케이스의 수가 주어집니다.
매 테스트 케이스의 첫째 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)


입력 예시
3
3
5 5 4
3 9 1
3 2 7
5
3 7 2 0 1
2 8 0 9 1
1 2 1 8 1
9 8 9 2 0
3 6 5 1 5
7
9 0 5 1 1 5 3
4 1 2 1 6 5 3
0 7 6 1 6 8 5
1 1 7 8 3 2 3
9 4 0 7 6 4 1
5 8 3 2 4 8 3
7 4 8 4 8 3 4


출력 예시
20
19
36

🐥풀이

먼저 각 케이스의 화성 공간의 비용 정보를 받아와서 graph 리스트에 저장한다.

상하좌우로 움직이므로, [i][j]위치에서 상하좌우로 움직일 수 있는 비용을 모두 저장한다.


이제 저장한 그래프 정보를 가지고 다익스트라 알고리즘을 실행한다. (상하좌우로 이동하는 것이 즉 노드와 노드 사이의 연결로 생각하면 된다.)

다익스트라를 실행하여 최소 비용을 거리 테이블에 업데이트 시켜가며, 실행이 끝난 후 해당 케이스의 최적의 경로 비용을 출력한다.


위 과정을 테스트 케이스 수만큼 반복한다.

🐓코드

import heapq

for _ in range(int(input())):
  # 입력값
  n = int(input())
  mars = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]

  # 경로의 모든 경우 graph에 저장
  graph = [[[] for _ in range(n)] for _ in range(n)]
  for i in range(n):
    for j in range(n):
      for d in [[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]:  # 상하좌우 연결
        x, y = i+d[0], j+d[1]
        if 0<=x<n and 0<=y<n: # 공간 범위 내 >
          graph[i][j].append([x,y,mars[x][y]])  # 위치, 비용

# >
  # 거리 테이블 초기화
  distance = [[int(1e9) for _ in range(n)] for _ in range(n)]

  # 다익스트라
  q = []
  heapq.heappush(q,(mars[0][0], 0,0))  # 비용, 위치
  
  while q:
    cost, x, y = heapq.heappop(q)
    
    if distance[x][y]<cost:
      continue
# >
    for g in graph[x][y]:
      dx, dy, dc = g
      
      if distance[dx][dy]>cost+dc:
        distance[dx][dy] = cost+dc
        heapq.heappush(q,(cost+dc, dx, dy))

  # 최적 경로 비용 출력
  print(distance[n-1][n-1])

⭐2022.05.11

유형별로 푸는 문제가 아니었으면 BFS로 착각하고 시간초과 엄청 냈을 듯 ㅎㅎ..