[프로그래머스] 배달 (level2, python)

🐛 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.

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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.

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입출력 예

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

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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.

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🐛 풀이 코드

import heapq

def dijkstra(start, distance, graph):
    heap = []
    heapq.heappush(heap, (0, start))
    distance[start] = 0
    
    while heap:
        dist, now = heapq.heappop(heap)
        for i in graph[now]:
            cost = dist + i[0]
            if cost < distance[i[1]]:
                distance[i[1]] = cost
                heapq.heappush(heap, (cost, i[1]))
                
    return distance

                
def solution(N, road, K):
    INF = int(1e10)
    distance = [INF for _ in range(N+1)]
    graph = [[] for _ in range(N+1)]
    
    for r in road:
        atown, btown, time_cost = r
        graph[atown].append([time_cost, btown])
        graph[btown].append([time_cost, atown])
        
    distance = dijkstra(1, distance, graph)
    answer = len([dis for dis in distance[1:] if dis <= K])

    return answer

 

다익스트라로 문제를 해결했다. level2인 이유는 잘 모르겠다.. 너무 기본형이라서 그런가?

시작 노드로부터 각 노드까지의 최단거리를 구하는 문제이기 때문에 다익스트라를 사용하는 것이 제일 적절해 보였다.

 

출발지로부터의 거리인 distance 배열을 모두 INF로 초기화하고, 인접리스트 graph를 생성한다.

atown과 btown과 time_cost를 인접리스트에 [time_cost, town_name]으로 삽입한다.

 

다익스트라 알고리즘은 역시 힙을 사용하며,

뽑아서 인접노드들 탐색하고, 인접 노드와 연결된 가중치를 더했더니 더 작으면 갱신하고 힙에 넣어 다음에 이동시키고,

더 크면 그냥 넘기는 방식으로 distance 배열을 계속해서 업데이트한다.

 

최종적으로 K보다 작은 비용을 가진 마을의 개수를 세면 정답이다.