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김홍주/ 7월 2주차 / 2개

Author: Mingguriguri

Hongjoo/lv2/배달.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""
+시작 = 1 
+if 시작 ~ # 노드(N개) 까지의 최단 거리 <= K : 배달 가능True 
+다익스트라 
+"""
+import heapq
+INF = 2001
+
+def dikstra(graph, distance, start) :
+    #2. distance 초기화 : (0,start)로 초기화 / q에 (0,start 넣기)
+    q= []
+    distance[start] = 0
+    heapq.heappush(q,(0,start))
+    #3. q에서 최단 거리(start -> X)  & 방문x 노드 선택  
+    while q :
+        dist , now = heapq.heappop(q) # A->X
+        if distance[now] < dist: # 방문 완료
+            continue
+        #4. Cost(X->B)계산 + Cost(A->X) < Cost(A->B) => distance 업데이트 + q에 넣기
+        #  graph 인접 간선(i[1]) , dist, 현distance[B]
+        for i in graph[now]: # i = (b,c)....
+            cost = dist + i[1] 
+            if cost < distance[i[0]] :
+                distance[i[0]] = cost 
+                heapq.heappush(q,(cost,i[0]))
+    return distance
+
+def solution(N, road, K):
+    # input 
+    graph = [[] for _ in range(N+1)] 
+    distance = [INF]*(N+1) # 최단거리 그래프
+    
+    #0 그래프 필드 정의 a : [(b,c)...]  #양방향
+    road.sort()    
+    for r in road : 
+        a=r[0] ; b = r[1] ; c= r[2]
+        graph[a].append([b,c])
+        graph[b].append([a,c])
+
+    # 다익스트라
+    distance = dikstra(graph ,distance, 1)
+  
+    # 거리 < K 인 마을 개수
+    count = 0
+    for city in range(1, N+1) :
+        if distance[city] <= K : 
+            count+=1
+    return count
+        

Hongjoo/백준/특정거리의도시찾기.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""
+4 4 2 1  # 도시 개수 n , 도로 개수 m , 거리 정보 k , 출발 도시 번호 x 
+1 2
+1 3
+2 3
+2 4 # 2~m 번 a -> b
+다익스트라
+"""
+import heapq
+#0 input
+INF = 20000
+city_count , road_count , target_km , start =map(int,input().split())
+
+#1. graph 그리기 -> 인접 리스트 방식 , 최단거리 테이블
+graph = [[] for i in range(city_count+1) ]
+distance = [INF]* (city_count+1)
+
+for _ in range(road_count):
+    a,b = map(int, input().split()) 
+   # a -> b ,b 는 a 에서 갈수 있는 인접한 city  
+    for j in range(len(graph)):
+        if  a == j:
+            graph[a].append((b,1))
+
+
+# 다익스트라
+#1. 초기 노드 설정  #2. 최단거리 테이블 최기화
+q =[]
+distance[start]=0
+heapq.heappush(q, (0,start))
+# 2. 최단 거리(heappop) & 방문 x  노드 선택
+while q : 
+    dist , now = heapq.heappop(q)
+    if distance[now] < dist :
+        continue
+    #4, Cost(A->X) + Cost(X->B) < Cost(A->B) : 업데이트 & push
+    for i in graph[now]:
+        cost = dist + i[1]
+        if cost < distance[i[0]] :
+            distance[i[0]] = cost
+            heapq.heappush(q,(cost,i[0]))
+           
+islenK = False
+for i in range(1, city_count+1):
+    if distance[i] == target_km :
+        islenK = True
+        print(i)
+if not islenK :
+    print(-1)