[알고리즘] 화성탐사 - ACM-ICPC

1. 문제

당신은 화성 탐사 기계를 개발하는 프로그래머다. 그런데 화성은 에너지 공급원을 찾기가 힘들다. 그래서 에너지를 효율적으로 사용하고자 화성 탐사 기계가 출발 지점에서 목표 지점까지 이동할 때 항상 최적의 경로를 찾도록 개발해야 한다.

화성 탐사 기계가 존재하는 공간은 N x N 크기의 2차원 공간이며, 각각의 칸을 지나기 위한 비용(에너지 소모량)이 존재한다. 가장 왼쪽 위 칸인 [0][0] 위치에서 가장 오른쪽 아래 칸인 [N - 1][N - 1] 위치로 이동하는 최소 비용을 출력하는 프로그램을 작성하라. 화성 탐사 기계는 특정한 위치에서 상하좌우 인접한 곳으로 1칸씩 이동할 수 있다.

a. 입력 조건

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

c. 출력 조건

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

 

2. 접근

1. 개선된 다익스트라 ( 1번 노드로부터 모든 노드의 최단거리를 구하므로 )

 

3. 풀이

# 화성탐사 -> 개선된 다익스트라 ( 1번 노드로부터 모든 노드의 최단거리를 구하므로 )
import sys
import heapq
input = sys.stdin.readline

INF = int(1e9)

dx = [-1, 0, 1, 0]
dy = [0, 1, 0, -1]

for tc in range(int(input())):
    n = int(input())
    distance = [[INF]*n for _ in range(n)]

    graph = []
    for i in range(n):
        graph.append(list(map(int, input().split())))

    x, y = 0, 0
    q = [(graph[x][y], x, y)]
    distance[x][y] = graph[x][y]

    while q:
        dist, x, y = heapq.heappop(q)

        if distance[x][y] < dist:
            continue
        for i in range(4):
            nx = x + dx[i]
            ny = y + dy[i]

            if 0 <= nx < n and 0 <= ny < n:
                cost = dist + graph[nx][ny]
                if distance[nx][ny] > cost:
                    distance[nx][ny] = cost
                    heapq.heappush(q, (cost, nx, ny))
    print(distance[n-1][n-1])