NxN 크기의 공간이 주어질 때, (0,0)에서 출발해 (N-1, N-1)로 이동하는 최소 비용을 반환한다.
💻Solution
import heapq
INF = int(1e9)
dx = [-1,1,0,0]
dy = [0,0,-1,1]
def dijkstra(x, y, graph):
q = []
n = len(graph)
heapq.heappush(q, (graph[x][y], x, y))
while q:
dist, x, y = heapq.heappop(q)
if distance[x][y] < dist:
continue
for i in range(4):
nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
if 0<=nx<n and 0<=ny<n:
cost = dist + graph[nx][ny]
if cost < distance[nx][ny]:
distance[nx][ny] = cost
heapq.heappush(q, (cost, nx, ny))
T = 1
while True:
x, y = 0, 0
n = int(input())
if n == 0:
break
graph = []
for _ in range(n):
graph.append(list(map(int, input().split())))
distance = [[INF] * n for _ in range(n)]
distance[x][y] = graph[x][y]
dijkstra(x, y, graph)
print(f'Problem {T}: {distance[n-1][n-1]}')
T += 1
🗝️keypoint
특정 위치에서 다른 특정한 위치로의 최소비용은 Dijkstra 알고리즘을 활용한다.
다른 위치로의 이동은 0,0을 항상 지나치기 때문에, 0,0을 지나치는 비용도 더해야 한다.