Dijkstra 다익스트라 알고리즘 정리

import sys input = sys.stdin.readline INF = int(1e9) # 노드의 개수, 간선의 개수 입력받기 n, m = map(int, input().split()) # 시작 노드 번호를 입력받기 start = int(input()) # 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기 graph = [[] for i in range(n + 1)] # 방문한 적이 있는지 체크하는 목적의 리스트 만들기 visited = [False] * (n + 1) # 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화 distances = [INF] * (n + 1) # 모든 간선 정보를 입력받기 for _ in range(m): a, b, c = map(int, input().split()) # a번 노드에서 b번 노드로 가는 비용이 c graph[a].append((b, c)) # 방문하지 않은 노드 중에서, 가장 최단 거리가 짧은 노드의 번호를 반환 def get_smallest_node(): min_value = INF index = 0 # 최단 거리가 가장 짧은 노드 (인덱스) for i in range(1, n + 1): if distances[i] < min_value and not visited[i]: min_value = distances[i] index = i return index def dijkstra(start): # 시작 노드에 대해서 초기화 distances[start] = 0 visited[start] = True for j in graph[start]: distances[j[0]] = j[1] # 시작 노드를 제외한 전체 n - 1개의 노드에 대해 반복 for i in range(n - 1): # 현재 최단 거리가 가장 짧은 노드를 꺼내서 방문 처리 now = get_smallest_node() visited[now] = True # 현재 노드와 연결된 다른 노드를 확인 for j in graph[now]: cost = distances[now] + j[1] # 현재 노드를 거쳐서 다른 노드로 이동하는 거리가 더 짧은 경우 if cost < distances[j[0]]: distances[j[0]] = cost # 다익스트라 알고리즘 수행 dijkstra(start) # 모든 노드로 가기 위한 최단 거리를 출력 for i in range(1, n + 1): if distances[i] == INF: print("INFINITY") else: print(distances[i])

import heapq import sys input = sys.stdin.readline INF = int(1e9) # 노드의 개수, 간선의 개수를 입력받기 n, m = map(int, input().split()) # 시작 노드 번호를 입력받기 start = int(input()) # 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기 graph = [[] for _ in range(n + 1)] # 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화 distances = [INF] * (n + 1) # 모든 간선 정보를 입력받기 for _ in range(m): a, b, c = map(int, input().split()) # a번 노드에서 b번 노드로 가는 비용이 c graph[a].append((b, c)) def dijkstra(start): q = [] # 시작 노드로 가기 위한 최단 거리는 0으로 설정하여, 큐에 삽입 heapq.heappush(q, (0, start)) distances[start] = 0 while q: # 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보 꺼내기 current_distance, now = heapq.heappop(q) # 현재 노드가 이미 처리된 적이 있는 노드라면 무시 # visited 리스트를 따로 만들지 않고 이미 처리되었는 지 체크 if distances[now] < current_distance: continue # 현재 노드와 연결된 다른 인접한 노드들을 확인 for i in graph[now]: cost = current_distance + i[1] # 현재 노드를 거쳐서, 다른 노드로 이동하는 거리가 더 짧은 경우 if cost < distances[i[0]]: distances[i[0]] = cost heapq.heappush(q, (cost, i[0])) # 다익스트라 알고리즘을 수행 dijkstra(start) # 모든 노드로 가기 위한 최단 거리를 출력 for i in range(1, n + 1): # 도달할 수 없는 경우, 무한(INF) 출력 if distances[i] == INF: print("INF") else: print(distances[i])