문제 설명
N개의 숫자로 구분된 각각의 마을에 한 명의 학생이 살고 있다.
어느 날 이 N명의 학생이 X (1 ≤ X ≤ N)번 마을에 모여서 파티를 벌이기로 했다. 이 마을 사이에는 총 M개의 단방향 도로들이 있고 i번째 길을 지나는데 Ti(1 ≤ Ti ≤ 100)의 시간을 소비한다.
각각의 학생들은 파티에 참석하기 위해 걸어가서 다시 그들의 마을로 돌아와야 한다. 하지만 이 학생들은 워낙 게을러서 최단 시간에 오고 가기를 원한다.
이 도로들은 단방향이기 때문에 아마 그들이 오고 가는 길이 다를지도 모른다. N명의 학생들 중 오고 가는데 가장 많은 시간을 소비하는 학생은 누구일지 구하여라.
입력
첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 1,000), M(1 ≤ M ≤ 10,000), X가 공백으로 구분되어 입력된다. 두 번째 줄부터 M+1번째 줄까지 i번째 도로의 시작점, 끝점, 그리고 이 도로를 지나는데 필요한 소요시간 Ti가 들어온다. 시작점과 끝점이 같은 도로는 없으며, 시작점과 한 도시 A에서 다른 도시 B로 가는 도로의 개수는 최대 1개이다.
모든 학생들은 집에서 X에 갈수 있고, X에서 집으로 돌아올 수 있는 데이터만 입력으로 주어진다.
출력
첫 번째 줄에 N명의 학생들 중 오고 가는데 가장 오래 걸리는 학생의 소요시간을 출력한다.
접근법
- 가중치(시간)가 양수인 데이터만 존재 → 다익스트라 알고리즘 사용
예제 입력 1
- N = 4 / M = 8 / X = 2
시간 계산
- 파티가 열리는 2번 마을로 가는 시간
- 각 마을에서 2번 마을로 가는 최단 시간 경로
- 1, 3, 4번 마을에 대해서 각각 다익스트라 알고리즘을 적용해야함 ⇒ 비효율적
- 단방향 경로를 뒤집어서(방향을 반대로) 입력하면, 2번 마을에서 각 마을로 가는 최단 시간 경로만 구하면 되기 때문에 다익스트라 알고리즘을 1번만 적용하면 완료
- 각 마을에서 2번 마을로 가는 최단 시간 경로
- 파티가 끝나고 원래 마을로 돌아오는 시간
- 2번 마을에서 각 마을로 가는 최단 시간 경로 ⇒ 2번 마을에 대해서 다익스트라 알고리즘 적용
인접리스트 2개 생성
- graph : 입력을 그대로 받음 (파티가 끝나고 돌아가는 경로를 구함)
- reverseGraph : 입력을 반대로 받음 (마을에서 파티가 열리는 마을로 가는 경로를 구함)
문제 풀이
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;
public class Main {
static List<List<Node>> graph, reverseGraph = new ArrayList<>();
static int N;
public static void main(String[] args) throws IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
N = Integer.parseInt(st.nextToken()); // 학생 수 (마을 수)
int M = Integer.parseInt(st.nextToken()); // 도로의 개수
int X = Integer.parseInt(st.nextToken());
graph = new ArrayList<>();
reverseGraph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i <= N; i++) {
graph.add(new ArrayList<>());
reverseGraph.add(new ArrayList<>());
}
for (int i = 0; i < M; i++) {
st = new StringTokenizer(br.readLine());
int start = Integer.parseInt(st.nextToken());
int end = Integer.parseInt(st.nextToken());
int time = Integer.parseInt(st.nextToken());
graph.get(start).add(new Node(end, time));
reverseGraph.get(end).add(new Node(start, time));
}
int[] time = Dijkstra(graph, X);
int[] reverseTime = Dijkstra(reverseGraph, X);
int result = -1;
for (int i = 1; i <= N; i++) {
result = Math.max(result, time[i] + reverseTime[i]);
}
System.out.println(result);
}
private static int[] Dijkstra(List<List<Node>> graph, int start){
PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>();
int[] time = new int[N + 1];
Arrays.fill(time, Integer.MAX_VALUE);
time[start] = 0;
pq.offer(new Node(start,0));
while (!pq.isEmpty()){
Node node = pq.poll();
int nodeIndex = node.index;
int weight = node.weight;
if(weight > time[nodeIndex]) continue; // 이미 방문한 노드 건너뜀
for (Node linkedNode : graph.get(nodeIndex)) {
if(time[linkedNode.index] > weight + linkedNode.weight){
time[linkedNode.index] = weight + linkedNode.weight;
pq.offer(new Node(linkedNode.index, time[linkedNode.index]));
}
}
}
return time;
}
static class Node implements Comparable<Node>{
private int index;
private int weight;
public Node(int index, int weight){
this.index = index;
this.weight = weight ;
}
@Override
public int compareTo(Node o) {
return Integer.compare(this.weight, o.weight);
}
}
}
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