#1. 문제
#2. 풀이
1. 길 찾기 알고리즘
[정의] : 최단 경로 알고리즘은 가중치 그래프 내 출발점과 도착점 사이의 경로들 중 가중치의 합이 최소가 되는 경로를 찾는 알고리즘입니다. 최단 경로 알고리즘으로 (1) 다익스트라 알고리즘, (2) 벨만-포드 알고리즘, (3) 플로이드-워셜 알고리즘 등이 있습니다.
2. 다익스트라 알고리즘
[정의] : 다익스트라 알고리즘은 최단 경로 알고리즘 중 하나로 단일 출발 최단 경로 알고리즘입니다. 다익스트라 알고리즘은 임의의 출발 정점으로부터 다른 모든 노드 사이의 최단 경로를 구하는 데 사용되며, "우선순위 큐" 자료구조를 활용해 구현 가능합니다.
3. 최단 경로 값이 수색 범위 내 있다면, 획득 가능한 아이템 개수를 구하자!
- 먼저, 모든 정점에 대하여 다익스트라를 수행합니다.
- 그리고, 도착 정점이 수색 범위 내 존재하는 모든 정점에 대하여 획득 가능한 아이템 개수의 총합을 구합니다.
- 마지막으로, 획득 가능한 아이템 개수가 최대가 되는 수를 출력해줍니다.
#3. 코드
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <queue>
#include <climits>
using namespace std;
typedef pair<int,int> p;
int n, m, r, maxItems, res;
vector<int> t;
vector<vector<p>> graph;
// 다익스트라 정의
void dijkstra(int start)
{
vector<bool> visited(n+1, false);
vector<int> dist(n+1, INT_MAX);
priority_queue<p, vector<p>, greater<p>> pq;
dist[start] = 0;
pq.push({0, start});
while(!pq.empty())
{
int cur_vertex = pq.top().second;
int cur_weight = pq.top().first;
pq.pop();
if(visited[cur_vertex])
continue;
visited[cur_vertex] = true;
for(const auto& edge : graph[cur_vertex])
{
int neighbor_vertex = edge.second;
int neighbor_weight = edge.first;
int new_dist = cur_weight + neighbor_weight;
if(dist[neighbor_vertex] > new_dist)
{
dist[neighbor_vertex] = new_dist;
pq.push({new_dist, neighbor_vertex});
}
}
}
// 각 정점들의 최단 거리 비용을 순회하며 수색 범위 내 존재하는 지역들의 아이템 개수의 총합을 구합니다.
int tmp = 0;
for(int i=1; i<=n; ++i)
{
if(dist[i] <= m)
{
tmp += t[i];
}
}
// 구할 수 있는 아이템 최대 개수 갱신
res = max(res, tmp);
}
int main()
{
ios_base::sync_with_stdio(false);
cin.tie(0);
cout.tie(0);
cin >> n >> m >> r;
t.resize(n+1);
graph.resize(n+1);
for(int i=1; i<=n; ++i)
cin >> t[i];
while(r--)
{
int a, b, c;
cin >> a >> b >> c;
graph[a].push_back({c, b});
graph[b].push_back({c, a});
}
// 다익스트라 수행
for(int i=1; i<=n; ++i)
dijkstra(i);
// 정답 출력
cout << res;
return 0;
}
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