[BOJ]#1238. 파티/골드3/힌트

https://www.acmicpc.net/problem/1238

Author: zaqquum

Hongjoo/백준/파티.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+"""
+
+https://www.acmicpc.net/problem/1238
+
+goal : 각 N 개의 마을에서 X (랜덤)을 왕복하는 최단 거리 계산 -> 최대값 반환 
+- 조건
+1. 단방향 M개의 길  : root
+2. 왕복 최단 거리 고려 
+    (1) 개별 N 개 -> X 최단 거리 
+    (2) X -> 개별 N 개  최단 거리 
+    의 총합 중 최대값 
+
+3. 왕복 길은 같아도, 달라도 상관 없음 -> 단방향이라 짜피 다른 루트 사용 
+
+- 유형 : 풀이 2가지 있음 
+1. 다익스트라
+2 .플로이드 워샬 
+
+FLOW
+(1) 개별 N 개 -> X 최단 거리
+(2) X -> 개별 N 개  최단 거리 
+
+"""
+import sys
+import heapq
+# 1. 인접 리스트 field 만들기 (단방향)
+input = sys.stdin.readline
+INF = int(1e9) #1<=Time<=100
+N , M , start_town = map(int , input().split()) # 시작 note 
+# 각 road (edge)와 Time  정복가 담김 리스트 만들기 
+field = [[] for _ in range(N+1) ] # idx : 1~ N+1
+#무한으로 최단 거리 테이블 초기화 
+to_X_distance = [ [INF for _ in range(N+1)] for k in range(N+1)]
+# 1-2. 모든 road 및  time 정보 받기 
+
+for m in range(M) :
+    start , end , time = map(int, input().split())
+    field[start].append((end, time))
+
+
+# 다익스트라
+def dijkstra(start , distance ) :
+    q = [] # 우선순위 큐 
+    #1. 시작 노드에 대해 최단경로 = 0 , 큐 삽입(시간 = 0 , 노드)
+    heapq.heappush(q , (0,start)) 
+    distance[start] = 0 
+    #2. q가 비어 있기 전까지
+    while q :
+        # 가장 최단 거리 짧은 노드에 대한 정보 추출
+        time , now  = heapq.heappop(q) # A -> now(중간)
+        # 현재 노드가 이미 처리 = 방문 여부 확인 
+        if distance[now] < time :
+            continue
+        # 현재 노드와 연결된 다른 인접 노드 확인 
+        for near_road  , near_time in field[now] :
+            duration = near_time + time #  A -> now -> B
+            #기존 방법 보다  현재 노드 경유해서 갈때 시간이 적게 걸릴때 
+            # 큐 삽입 & 최단거리 테이블 업데이트
+            if duration < distance[near_road] :
+                distance[near_road] = duration # 업데이트
+                heapq.heappush(q , (duration , near_road)) # 큐에 넣기
+
+    return distance
+
+# N-1 번 다익스트라 수행 
+for i in range(1,N+1) :
+    to_X_distance[i] = dijkstra(i,to_X_distance[i] )
+
+# 1. X -> N 돌어감
+# go_X_distance = to_X_distance[start_town]
+
+# 2. N ->X 로 출발
+result = [0 for _ in range(N+1)]
+for town in range(1,N+1):
+    result[town] = to_X_distance[town][start_town] + to_X_distance[start_town][town] # {twon -> x} + {x-> town} : 각 마을별 왕복 최단 시간  
+
+print(max(result))