문제주소 :programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12978
<문제 설명>
문제 설명
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.
제한사항
- 마을의 개수 N은 1 이상 50 이하의 자연수입니다.
- road의 길이(도로 정보의 개수)는 1 이상 2,000 이하입니다.
- road의 각 원소는 마을을 연결하고 있는 각 도로의 정보를 나타냅니다.
- road는 길이가 3인 배열이며, 순서대로 (a, b, c)를 나타냅니다.
- a, b(1 ≤ a, b ≤ N, a != b)는 도로가 연결하는 두 마을의 번호이며, c(1 ≤ c ≤ 10,000, c는 자연수)는 도로를 지나는데 걸리는 시간입니다.
- 두 마을 a, b를 연결하는 도로는 여러 개가 있을 수 있습니다.
- 한 도로의 정보가 여러 번 중복해서 주어지지 않습니다.
- K는 음식 배달이 가능한 시간을 나타내며, 1 이상 500,000 이하입니다.
- 임의의 두 마을간에 항상 이동 가능한 경로가 존재합니다.
- 1번 마을에 있는 음식점이 K 이하의 시간에 배달이 가능한 마을의 개수를 return 하면 됩니다.
입출력 예
N road K result5 | [[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 설명
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.
<풀이법>
▒ 한줄 개념: 다익스트라 / 와샬 플로이드 알고리즘 ▒
다익스트라 또는 와샬-플로이드 알고리즘을 이용해서 1번 마을부터 나머지 마을까지의 거리를 구한 후, K보다 작은 거리값이 몇개 있는지 반환하면 되는 문제입니다.
문제에서 주의할 점으로는 한 마을에 대해 2개 이상의 길이 있을 수 있습니다. 따라서 여러가지 길 중 최솟값을 저장해놓고 사용해야합니다.
2번 예시 : [...[3,5,2],[3,5,3],...] -> [3,5,2]만 사용!
전체적인 문제풀이 방식은 다음과 같습니다.
1. 초기화
입력으로 들어온 값들을 이용하여 그래프를 초기화해줍니다.
효율성 테스트가 따로 없는 문제로서, matrix
를 사용해도 되고, hash map(dictionary)
를 사용해도 됩니다.
모든 마을에 대해 자기 자신은 무조건 도달 가능함으로서, 자기 자신으로 가는 경로값은 0으로 초기화합니다.
road
에서 주어지지 않은 마을까지의 거리 값은 math.inf
를 이용해 무한대 값으로 초기화합니다.
2. 마을간의 거리 계산
다익스트라 또는 와샬-플로이드 알고리즘을 이용하여 거리값을 계산합니다. BFS/DFS를 이용하여도 된다고 합니다.
다익스트라 알고리즘을 사용할 경우 1번 마을부터 다른 모든 마을까지의 거리값을 얻어낼 수 있습니다.
와샬-플로이드 알고리즘을 사용할 경우 모든 마을에 대한 각각의 최소 거리값을 구할 수 있습니다.
3. 계산된 거리 < K ?
1번마을부터 다른 모든 마을까지의 최소 거리값을 K
와 비교하여 answer
값을 차차 증가시켜줍니다.
최종적으로 answer
값을 반환합니다.
다익스트라 알고리즘의 경우 O(n^2)의 시간 복잡도를 가지고, 와샬-플로이드 알고리즘의 경우 O(n^3)의 시간 복잡도를 가집니다. 따라서 시간적 효율성에서는 다익스트라 알고리즘이 우수합니다.
다만 와샬-플로이드 알고리즘이 코드의 단순함이나 구현의 난이도가 훨씬 쉬운 편이라서, 문제에 따라 적절히 선택하여 사용하면 좋을 것 같습니다.
<다익스트라 알고리즘 코드(Python)>
import math
def solution(N, road, K):
answer = 0
visited = []
distance = [0] + [math.inf for i in range(1, N)]
roads = {i: {} for i in range(N)}
for r in road:
if r[1] - 1 in roads and r[0] - 1 in roads[r[1] - 1]:
if roads[r[1] - 1][r[0] - 1] > r[2]:
roads[r[1] - 1][r[0] - 1] = r[2]
roads[r[0] - 1][r[1] - 1] = r[2]
else:
roads[r[1] - 1][r[0] - 1] = r[2]
roads[r[0] - 1][r[1] - 1] = r[2]
for i in roads[0]:
distance[i] = roads[0][i]
while len(visited) != N:
minimum = math.inf
for i in range(1, N):
if i not in visited and distance[i] < minimum:
minimum = distance[i]
town = i
visited.append(town)
for i in roads[town]:
if distance[i] > distance[town] + roads[town][i]:
distance[i] = distance[town] + roads[town][i]
for d in distance:
if d <= K:
answer += 1
return answer
<와샬-플로이드 알고리즘 코드(Python)>
import math
def solution(N, road, K):
answer = 0
roads = [[math.inf for i in range(N)] for j in range(N)]
for r in road:
if roads[r[1] - 1][r[0] - 1] > r[2]:
roads[r[1] - 1][r[0] - 1] = r[2]
roads[r[0] - 1][r[1] - 1] = r[2]
for i in range(N):
roads[i][i] = 0
for path in range(N):
for i in range(N):
for j in range(N):
if roads[i][j] > roads[i][path] + roads[path][j]:
roads[i][j] = roads[i][path] + roads[path][j]
for i in range(N):
if roads[0][i] <= K:
answer += 1
return answer
더 많은 코드 보기(GitHub) : github.com/dwkim-97/CodingTest
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