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코딩테스트 연습 - 합승 택시 요금
6 4 6 2 [[4, 1, 10], [3, 5, 24], [5, 6, 2], [3, 1, 41], [5, 1, 24], [4, 6, 50], [2, 4, 66], [2, 3, 22], [1, 6, 25]] 82 7 3 4 1 [[5, 7, 9], [4, 6, 4], [3, 6, 1], [3, 2, 3], [2, 1, 6]] 14 6 4 5 6 [[2,6,6], [6,3,7], [4,6,7], [6,5,11], [2,5,12], [5,3,20], [2,4
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POINT
최소 비용 (s -> i) + (i -> a) + (i -> b)
예제에서 4 → 1 → 5, 5 → 6 , 5 → 3 → 2 처럼, 어피치와 무지는 특정 노드(i=5)를 기준으로 이동한다. 둘이 합승하지 않는 경우는 i=s일 때이다.
플로이드 워셜(Floyd-warshall) 알고리즘
그래프를 활용한 최단 거리(최소 비용) 문제이므로, 다익스트라(Dijkstra데이크스트라)나 플로이드 워셜을 사용하여 푼다. 노드 개수(n)가 200이하로 연산이 많지 않고, 특정 구간(i)을 지나가므로, 구현이 간단한 플로이드 워셜로 풀었다. 이 알고리즘은 모든 노드 a, b에 대하여, a에서 b로 가는 모든 최단 거리를 graph에 저장한다.
풀이
INF = int(1e9)
def solution(n, s, a, b, fares):
# 그래프 생성 - 간선 정보 저장
graph = [[INF] * (n+1) for _ in range(n+1)]
for i, j, k in fares:
graph[i][j] = k
graph[j][i] = k
# floyd-warshall 알고리즘 수행
for k in range(n+1):
for i in range(n+1):
for j in range(n+1):
# 자기 자신으로 가는 비용은 0
if i == j: graph[i][j] = 0
else:
graph[i][j] = min(graph[i][j], graph[i][k] + graph[k][j])
# 최소 비용 구하기
answer = graph[s][1] + graph[1][a] + graph[1][b]
for i in range(2, n+1):
answer = min(answer, graph[s][i] + graph[i][a] + graph[i][b])
return answer
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