배달
문제 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12978
문제 제목 : 배달
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.
배달_1_uxun8t.png
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 result 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 입출력 예 설명 입출력 예 #1 문제의 예시와 같습니다.
입출력 예 #2 주어진 마을과 도로의 모양은 아래 그림과 같습니다. 배달_3_njc7kq.png 1번 마을에서 배달에 4시간 이하가 걸리는 마을은 [1, 2, 3, 5] 4개이므로 4를 return 합니다.
문제 풀이
import java.util.*;
class Solution {
// 다익스트라 알고리즘을 이용하여 최단 거리를 계산하고, 소요 시간이 K 이하인 정점의 수를 반환하는 메서드
public int solution(int N, int[][] road, int K) {
// 그래프를 표현하기 위한 리스트 배열 생성
List<List<int[]>> graph = new ArrayList<>();
// 그래프 초기화: 정점의 수(N) 만큼 리스트를 생성하여 그래프를 초기화함
for(int i = 0; i <= N; i++){
graph.add(new ArrayList<>());
}
// 그래프 생성: 도로 정보를 이용하여 양방향 그래프를 생성함
for (int i = 0; i < road.length; i++) {
int a = road[i][0]; // 출발 지점
int b = road[i][1]; // 도착 지점
int c = road[i][2]; // 소요 시간
// 양방향 그래프이므로 출발 지점과 도착 지점을 서로 연결하고, 그에 따른 소요 시간을 저장함
graph.get(a).add(new int[] {b, c});
graph.get(b).add(new int[] {a, c});
}
// 시작 지점부터 각 정점까지의 최단 거리를 저장하는 배열 생성 및 초기화
int[] dist = new int[N + 1];
Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE); // 최단 거리를 저장할 배열을 최대값으로 초기화함
dist[1] = 0; // 시작 지점의 최단 거리를 0으로 설정함
// 우선순위 큐를 사용하여 다음으로 방문할 정점을 저장함
// 우선순위는 소요 시간이 작은 순서대로 처리하기 위함
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[1] - b[1]);
pq.add(new int[] {1, 0}); // 시작 지점을 우선순위 큐에 추가함
// 다익스트라 알고리즘을 이용하여 최단 거리를 계산함
while(!pq.isEmpty()){
int[] cur = pq.poll(); // 우선순위 큐에서 가장 작은 소요 시간을 갖는 정점을 가져옴
int node = cur[0]; // 현재 정점
int cost = cur[1]; // 현재 정점까지의 최소 소요 시간
// 이미 현재 정점까지의 최소 소요 시간이 갱신되어 있으면 무시함
if(cost > dist[node]) continue;
// 현재 정점과 연결된 정점들에 대해 최단 거리를 업데이트하고 우선순위 큐에 추가함
List<int[]> neighbors = graph.get(node);
for (int i = 0; i < neighbors.size(); i++) {
int[] next = neighbors.get(i);
int nextNode = next[0]; // 다음 정점
int nextCost = cost + next[1]; // 다음 정점까지의 소요 시간
// 다음 정점까지의 소요 시간이 현재까지의 최소 소요 시간보다 작으면 업데이트하고 우선순위 큐에 추가함
if (nextCost < dist[nextNode]) {
dist[nextNode] = nextCost;
pq.add(new int[] {nextNode, nextCost});
}
}
}
// 최종적으로 소요 시간이 K 이하인 정점의 수를 카운트하여 반환함
int answer = 0;
for(int i = 1; i <= N; i++){
if(dist[i] <= K){
answer++;
}
}
return answer;
}
}
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