[프로그래머스] 가장 먼 노드

Category	ps/bfs & dfs
Tag	bfs & dfs
Tags	dijkstra
난이도	level 3
메모	dijkstra 복기하기
발행 여부
사이트	프로그래머스
이해	완벽히 이해
최종 편집 일시	@2021년 12월 15일 오후 10:37
푼 날짜	@2021년 12월 15일 오후 10:16

문제 해설 및 주의사항

원문

문제 설명

제한사항

입출력 예

입출력 예 설명

주의사항

풀이

내 풀이 코드

풀이 코드 (dihkstra)

퇴고

문제 해설 및 주의사항

원문

문제 설명

n개의 노드가 있는 그래프가 있습니다. 각 노드는 1부터 n까지 번호가 적혀있습니다. 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 갯수를 구하려고 합니다. 가장 멀리 떨어진 노드란 최단경로로 이동했을 때 간선의 개수가 가장 많은 노드들을 의미합니다.

노드의 개수 n, 간선에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 vertex가 매개변수로 주어질 때, 1번 노드로부터 가장 멀리 떨어진 노드가 몇 개인지를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

• 노드의 개수 n은 2 이상 20,000 이하입니다.

• 간선은 양방향이며 총 1개 이상 50,000개 이하의 간선이 있습니다.

• vertex 배열 각 행 [a, b]는 a번 노드와 b번 노드 사이에 간선이 있다는 의미입니다.

입출력 예

n	vertex	return
6	[[3, 6], [4, 3], [3, 2], [1, 3], [1, 2], [2, 4], [5, 2]]	3

입출력 예 설명

예제의 그래프를 표현하면 아래 그림과 같고, 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드는 4,5,6번 노드입니다.

주의사항

---

풀이

• 최단거리
  • 보기만 해도 bfs 가 떠올라야 한다.
  • 가중치가 1이므로 일반적인 bfs 로도 가능하다.
    • 하지만, 가중치가 있다면 다익스트라 알고리즘을 썼어야 했을 것이다..

내 풀이 코드

import collections, pprint, heapq
def solution(n, edge):

    # 인접 리스트 생성
    graph = collections.defaultdict(list) 
    for start, end in edge:
        # 정렬을 위해 heappush 사용
        heapq.heappush(graph[start], end)
        heapq.heappush(graph[end], start)
        
    # bfs         
    Q = collections.deque()
    dist = [-1 for _ in range(n + 1)]
    
    # 시작점 설정
    Q.append(1)
    dist[1] = 0
    
    while Q:
        current_node = Q.popleft()
        
        # 인접 노드
        for next_node in graph[current_node]:
            # 방문하지 않았다면
            if dist[next_node] == -1:
                Q.append(next_node)
                dist[next_node] = dist[current_node] + 1
    
    counter = collections.Counter(dist[1:])
    
    return counter[max(counter)]

풀이 코드 (dihkstra)

import heapq

def dijkstra(start, distance, graph):
    q = []
    heapq.heappush(q, (0, start))
    distance[start] = 0
    while q:
        dist, now = heapq.heappop(q)
        if distance[now] < dist:
            continue

        for i in graph[now]:
            cost = dist + i[1]
            if cost < distance[i[0]]:
                distance[i[0]] = cost
                heapq.heappush(q, (cost, i[0]))

def solution(n, edge):
    answer = 0
    INF = 10e9
    graph = [[] for _ in range(n+1)]
    distance = [INF] * (n+1)

    for a, b in edge:
        graph[a].append((b,1))
        graph[b].append((a,1))

    dijkstra(1, distance, graph)
    distance.sort(reverse=True)
    for i in range(1, n+1):
        if distance[i] != INF:
            max_num = distance[i]
            break
    answer = distance.count(max_num)

    return answer

---

퇴고