youngseo's TECH blog

[PS | 한 번에 맞자!] 백준 15971 본문

알고리즘/세부구현

[PS | 한 번에 맞자!] 백준 15971

jeonyoungseo 2023. 7. 17. 10:50

0. 문제

두 로봇

 

15971번: 두 로봇

2018년 강원도에서 새로운 동굴이 발견되었다. 이 동굴에는 총 N개의 넓은 방이 존재하며 좁은 통로로 서로 연결되어 있는 것으로 밝혀졌다. N개의 방은 1번부터 N번까지의 번호를 붙여 1번 방, 2번

www.acmicpc.net


1. 문제 생각

한점 -> 여러 점의 최단거리를 구현할 수 있는 다익스트라를 사용했다.
다만 다익스트라 q에 넣을 때 (cost, 노드, 지금까지 나온 경로 중 최댓값)으로 가져가면서 풀었다.

입력값으로 받은 start부터 -> 모든 다른 점까지의 최단거리를 구한 후 이렇게 진행하면서 거쳐가게 되는 간선 중 가장 큰 가중치를 가지는 것들을 함께 가져갔다. 
이후 start로부터 end까지의 거리인 distance[end]에서 max_distance[end]값을 뺀 값을 도출한다.


2. 문제 구현

import sys
input = sys.stdin.readline
import heapq

n, start, end = map(int, input().split())
INF = int(1e9)
graph = [[] for _ in range(n+1)]
distance = [INF] * (n+1)
max_distance=[0] * (n+1)

for _ in range(n-1):
    a, b, c = map(int, input().split())
    graph[a].append((b, c))
    graph[b].append((a, c))
# print(graph)

def dijkstra(start):
    q = []
    # 시작 노드로 가기 위한 최단 경로는 0으로 설정하여, 큐에 삽입
    heapq.heappush(q, (0, start, 0))
    distance[start] = 0

    while q:
        # print(q)
        # 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보 꺼내기
        dist, now, max_ = heapq.heappop(q)
        
        # 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
                max_distance[i[0]] = max(max_, i[1])
                heapq.heappush(q, (cost, i[0], max(max_,i[1])))

dijkstra(start)


print(distance[end]-max_distance[end])


'''
다익스트라 주의
1. 간 곳을 또 간다. -> check 해줄 필요 없다.
2. heapq는 최소인 것부터 빠진다.
3. 다익스트라 dist 할당해줄 때? 초반에는 float('inf') 로 초기화한다. 이후에 갱신
'''

3. 한 번에 풀었는가? O