[Shortest Path] 이코테 “화성 탐사” Python 풀이

문제

• 당신은 화성 탐사 기계를 개발하는 프로그래머입니다.
• 그런데 화성은 에너지 공급원을 찾기가 힘듭니다.
• 그래서 에너지를 효율적으로 사용하고자 화성 탐사 기계가 출발 지점에서 목표 지점까지 이동할 때 항상 최적의 경로를 찾도록 개발해야 합니다.
• 화성 탐사 기계가 존재하는 공간은 N x N 크기의 2차원 공간이며, 각각의 칸을 지나기 위한 비용(에너지 소모량)이 존재합니다.
• 가장 왼쪽 위 칸인 [0][0] 위치에서 가장 오른쪽 아래 칸인 [N - 1][N - 1] 위치로 이동하는 최소 비용을 출력하는 프로그램을 작성하세요.
• 화성 탐사 기계는 특정한 위치에서 상하좌우 인접한 곳으로 1칸씩 이동할 수 있습니다.

입력 조건

• 첫째 줄에 테스트 케이스의 수(1 <= T <= 10)가 주어집니다.
• 매 테스트 케이스의 첫째 줄에는 탐사 공간의 크기를 의미하는 정수 N이 주어집니다. (2 <= N <= 125)
• 이어서 N개의 줄에 걸쳐 각 칸의 비용이 주어지며 공백으로 구분합니다. (0 <= 각 칸의 비용 <= 9)

출력 조건

• 각 테스트 케이스마다 [0][0]의 위치에서 [N-1][N-1]의 위치로 이동하는 최소 비용을 한 줄에 하나씩 출력합니다.

입력 예시

3
3
5 5 4
3 9 1
3 2 7
5
3 7 2 0 1
2 8 0 9 1 
1 2 1 8 1 
9 8 9 2 0
3 6 5 1 5
7
9 0 5 1 1 5 3
4 1 2 1 6 5 3 
0 7 6 1 6 8 5
1 1 7 8 3 2 3
9 4 0 7 6 4 1
5 8 3 2 4 8 3
7 4 8 4 8 3 4

출력 예시

20
19
36

풀이

• 해당 문제는 다익스트라 최단 경로 알고리즘을 이용해 해결할 수 있다.
• 세부적인 알고리즘은 예제 코드와 같다.

예제 코드

import sys
import heapq

# 테스트 케이스의 수
t = int(sys.stdin.readline())

# 상하좌우 확인용 인덱스
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

# 전체 테스트 케이스(Test Case)만큼 반복
for _ in range(t):

    # 탐사 공간의 크기
    n = int(sys.stdin.readline())

    # 탐사 공간 초기화
    graph = []
    for _ in range(n):
        # 각 칸의 비용 입력
        graph.append(list(map(int, sys.stdin.readline().split())))

    # 최단 경로 초기화
    shortest_path = [[int(1e9)] * n for _ in range(n)]

    # 시작 노드의 최단 경로 표시
    shortest_path[0][0] = graph[0][0]

    # 최소 비용을 가지는 노드를 선택하기 위한 우선순위 큐 선언 (비용, x좌표, y좌표)
    hq = []

    # 큐에 시작 노드를 삽입
    heapq.heappush(hq, (graph[0][0], 0, 0))

    # 다익스트라 알고리즘을 수행
    while hq:

        # 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보를 꺼내기
        now_cost, now_x, now_y = heapq.heappop(hq)

        # 현재 노드가 이미 처리된 적이 있는 노드라면 무시
        if (now_cost > shortest_path[now_x][now_y]):
            continue

        # 현재 노드와 연결된 다른 인접한 노드들을 확인
        for i in range(4):
            # 인접한 노드의 위치
            nx = now_x + dx[i]
            ny = now_y + dy[i]
            # 인접한 노드에 접근 가능하다면
            if (0 <= nx < n and 0 <= ny < n):
                # 현재 노드를 거쳐서, 다른 노드로 이동하는 거리가 더 짧은 경우
                if (shortest_path[nx][ny] > now_cost + graph[nx][ny]):
                    shortest_path[nx][ny] = now_cost + graph[nx][ny]
                    heapq.heappush(hq, (shortest_path[nx][ny], nx, ny))

    print(shortest_path[n-1][n-1])

참고

• 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다. with python