[白俊2176]合理的な移動ルート
1.問題の説明
合理的な移動経路
2.問題分析 T
基準の最短距離を複数の曲線で求めた.したがって、あるノードにおいて、T
に向かう経路よりも他の経路(すなわち、あるノードに接続された他のノードが使用する経路)の距離が短い場合、合理的な移動経路と呼ばれる.DPで開始ノード1号の適正な移動経路を探す.
3.私の回答 import sys
import heapq
n, m = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
nodes = [[] for _ in range(n+1)]
for _ in range(m):
a, b, c = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
nodes[a].append([b, c])
nodes[b].append([a, c])
INF = sys.maxsize
def Dijsktra(start):
distances = [INF for _ in range(n+1)]
distances[start] = 0
pq = []
heapq.heappush(pq, [0, start])
while pq:
cur_cost, cur_node = heapq.heappop(pq)
if distances[cur_node] < cur_cost: continue
for next_node, next_cost in nodes[cur_node]:
if distances[next_node] > cur_cost + next_cost:
distances[next_node] = cur_cost + next_cost
heapq.heappush(pq, [cur_cost+next_cost, next_node])
return distances
distances = Dijsktra(2)
# T 기준 다익스트라 알고리즘
def rational_path(cur_node):
if dp[cur_node] == 0:
for next_node, next_cost in nodes[cur_node]:
if distances[cur_node] > distances[next_node]:
# cur_node보다 next_node 사용이 T에 도달하는 더 합리적인 이동 경로.
dp[cur_node] += rational_path(next_node)
return dp[cur_node]
else:
return dp[cur_node]
dp = [0 for _ in range(n+1)]
dp[2] = 1
# T -> T일 때 1로 취급
print(rational_path(1))
Reference
この問題について([白俊2176]合理的な移動ルート), 我々は、より多くの情報をここで見つけました
https://velog.io/@j_aion/백준-2176-합리적인-이동경로
テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
Collection and Share based on the CC Protocol
T
基準の最短距離を複数の曲線で求めた.したがって、あるノードにおいて、T
に向かう経路よりも他の経路(すなわち、あるノードに接続された他のノードが使用する経路)の距離が短い場合、合理的な移動経路と呼ばれる.DPで開始ノード1号の適正な移動経路を探す.3.私の回答 import sys
import heapq
n, m = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
nodes = [[] for _ in range(n+1)]
for _ in range(m):
a, b, c = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
nodes[a].append([b, c])
nodes[b].append([a, c])
INF = sys.maxsize
def Dijsktra(start):
distances = [INF for _ in range(n+1)]
distances[start] = 0
pq = []
heapq.heappush(pq, [0, start])
while pq:
cur_cost, cur_node = heapq.heappop(pq)
if distances[cur_node] < cur_cost: continue
for next_node, next_cost in nodes[cur_node]:
if distances[next_node] > cur_cost + next_cost:
distances[next_node] = cur_cost + next_cost
heapq.heappush(pq, [cur_cost+next_cost, next_node])
return distances
distances = Dijsktra(2)
# T 기준 다익스트라 알고리즘
def rational_path(cur_node):
if dp[cur_node] == 0:
for next_node, next_cost in nodes[cur_node]:
if distances[cur_node] > distances[next_node]:
# cur_node보다 next_node 사용이 T에 도달하는 더 합리적인 이동 경로.
dp[cur_node] += rational_path(next_node)
return dp[cur_node]
else:
return dp[cur_node]
dp = [0 for _ in range(n+1)]
dp[2] = 1
# T -> T일 때 1로 취급
print(rational_path(1))
Reference
この問題について([白俊2176]合理的な移動ルート), 我々は、より多くの情報をここで見つけました
https://velog.io/@j_aion/백준-2176-합리적인-이동경로
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import sys
import heapq
n, m = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
nodes = [[] for _ in range(n+1)]
for _ in range(m):
a, b, c = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())
nodes[a].append([b, c])
nodes[b].append([a, c])
INF = sys.maxsize
def Dijsktra(start):
distances = [INF for _ in range(n+1)]
distances[start] = 0
pq = []
heapq.heappush(pq, [0, start])
while pq:
cur_cost, cur_node = heapq.heappop(pq)
if distances[cur_node] < cur_cost: continue
for next_node, next_cost in nodes[cur_node]:
if distances[next_node] > cur_cost + next_cost:
distances[next_node] = cur_cost + next_cost
heapq.heappush(pq, [cur_cost+next_cost, next_node])
return distances
distances = Dijsktra(2)
# T 기준 다익스트라 알고리즘
def rational_path(cur_node):
if dp[cur_node] == 0:
for next_node, next_cost in nodes[cur_node]:
if distances[cur_node] > distances[next_node]:
# cur_node보다 next_node 사용이 T에 도달하는 더 합리적인 이동 경로.
dp[cur_node] += rational_path(next_node)
return dp[cur_node]
else:
return dp[cur_node]
dp = [0 for _ in range(n+1)]
dp[2] = 1
# T -> T일 때 1로 취급
print(rational_path(1))
Reference
この問題について([白俊2176]合理的な移動ルート), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@j_aion/백준-2176-합리적인-이동경로テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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