加重最短パスアルゴリズム(複数)

入力値が2 Dの場合、重みはありません.
=> BFS, DFS
ウェイト値はすべて正の値で、入力値は2 Dです.
=>マルチアウトレットアルゴリズム

class MinHeap {
    constructor() {
        this.heap = [null];
    }

    push(value) {
        this.heap.push(value);
        let currentIndex = this.heap.length - 1;
        let parentIndex = Math.floor(currentIndex / 2);

        while (parentIndex !== 0 && this.heap[parentIndex].cost > value.cost) {
            this._swap(parentIndex, currentIndex)

            currentIndex = parentIndex;
            parentIndex = Math.floor(currentIndex / 2);
        }
    }

    pop() {
        if (this.isEmpty()) return;
        if (this.heap.length === 2) return this.heap.pop();

        const returnValue = this.heap[1];
        this.heap[1] = this.heap.pop();

        let currentIndex  = 1;
        let leftIndex = 2;
        let rightIndex = 3;
        while ((this.heap[leftIndex] && this.heap[currentIndex].cost > this.heap[leftIndex].cost) || 
               (this.heap[rightIndex] && this.heap[currentIndex].cost > this.heap[rightIndex].cost)) {
            if (this.heap[leftIndex] === undefined) { // 왼쪽 정점이 없을 경우
                this._swap(rightIndex, currentIndex)
            } else if (this.heap[rightIndex] === undefined) { // 오른쪽 정점이 없을 경우
                this._swap(leftIndex, currentIndex)
            } else if (this.heap[leftIndex].cost > this.heap[rightIndex].cost) {
                this._swap(rightIndex, currentIndex)
            } else if (this.heap[leftIndex].cost <= this.heap[rightIndex].cost) {
                this._swap(leftIndex, currentIndex)
            }
            leftIndex = currentIndex * 2;
            rightIndex = currentIndex * 2 + 1;
        }

        return returnValue;
    }

    isEmpty() {
        return this.heap.length === 1;
    }

    _swap(a, b) { // 편의를 위해 배열의 요소를 swap하는 함수 작성
        [this.heap[a], this.heap[b]] = [this.heap[b], this.heap[a]];
    }
}

function dijkstra(road, N) {
    const heap = new MinHeap(); // 우선순위 큐(힙)
    heap.push({ node: 1, cost: 0 }) // 1번 마을부터 시작

    const dist = [...Array(N + 1)].map(() => Infinity); // 계산하기 편하도록 N+1 길이만큼 리스트 생성
    dist[1] = 0; // 1번 마을은 무조건 거리가 0

    while (!heap.isEmpty()) { // heap이 비어있지 않다면
        // cost가 가장 낮은 정점을 뽑는다.
        const { node: current, cost: currentCost } = heap.pop();

        for (const [src, dest, cost] of road) { // 루프를 돌며 시작점, 도착점, 비용을 꺼낸다
            const nextCost = cost + currentCost; // 비용

            // 양방향을 고려하여 작성
            if (src === current && nextCost < dist[dest]) {
                // src가 현재 선택된 정점이면서 목적지까지 더 저렴할 경우
                dist[dest] = nextCost; // 거리를 갱신한다.
                heap.push({ node: dest, cost: nextCost }); // push
            } else if (dest == current && nextCost < dist[src]) {
                // dest가 현재 선택된 정점이면서 목적지까지 더 저렴할 경우
                dist[src] = nextCost; // 거리를 갱신한다.
                heap.push({ node: src, cost: nextCost }); // push
            }
        }
    }

    return dist; // 1번 마을부터 각 마을까지의 최단 거리
}


function solution(N, road, K) {
    const dist = dijkstra(road, N);
    return dist.filter(x => x <= K).length;
}

=>まずは一番小さいお尻を知ること.これは、[マルチ出口](Multi Out)では、各幹線+重み付けの合計が最小になるノードを選択する必要があります.1番村から探索を開始.マルチパラメータ関数では、各距離が配列として格納されます.そして各始点,到達点,費用を抽出し,条件を代入し,最終距離を求める.