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.
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.
N road K result
5 [[1,2,1],[2,3,3],[5,2,2],[1,4,2],[5,3,1],[5,4,2]] 3 4
6 [[1,2,1],[1,3,2],[2,3,2],[3,4,3],[3,5,2],[3,5,3],[5,6,1]] 4 4
입출력 예 #1
문제의 예시와 같습니다.
입출력 예 #2
주어진 마을과 도로의 모양은 아래 그림과 같습니다.
1번 마을에서 배달에 4시간 이하가 걸리는 마을은 [1, 2, 3, 5] 4개이므로 4를 return 합니다.
전형적인 다익스트라 알고리즘을 활용하여 해결할 수 있는 문제였다. 그래프를 인접 리스트로 저장하고, 다익스트라 알고리즘을 통해 모든 노드까지의 최단 거리를 리스트로 관리하고, 그 리스트에서 K보다 작거나 같은 수의 개수를 반환하면 되는 간단한 문제이다.
graph[a]
에 (b, c)
를 넣는다.graph[b]
에 (a, c)
를 넣는다.dist[1]
을 0으로 갱신한다.(0, 1)
을 넣는다.dist[cur]
보다 클 경우, 다음 반복으로 넘어간다.graph[cur]
을 순회하는 nxt, c에 대한 for문을 돌린다.dist[nxt]
가 nxt_c보다 클 경우,dist[nxt]
를 nxt_c로 갱신한다.(nxt, nxt_c)
를 넣는다.dist[1:]
을 순회하는 cost에 대한 for문을 돌린다.import sys
import heapq
def solution(N, road, K):
answer = 0
graph=[[] for _ in range(N+1)]
for a, b, c in road:
graph[a].append((b, c))
graph[b].append((a, c))
INF=sys.maxsize
dist=[INF for _ in range(N+1)]
dist[1]=0
q=[]
heapq.heappush(q, (0, 1))
while q:
cost, cur=heapq.heappop(q)
if cost>dist[cur]:
continue
for nxt, c in graph[cur]:
nxt_c=cost+c
if nxt_c<dist[nxt]:
dist[nxt]=nxt_c
heapq.heappush(q, (nxt_c, nxt))
for cost in dist[1:]:
if cost<=K:
answer+=1
return answer