이 글은 "파이썬 알고리즘 인터뷰 (박상길 지음)"을 읽고 주관적으로 요약한 글입니다.
문제 정의
K개 경유지 내에 도착하는 최소 가격 리턴
책에서 구현된 코드
# Fail
def findCheapestPrice(self, n: int, flights: list[list[int]], src: int, dst: int, k: int) -> int:
graph = collections.defaultdict(list)
for u, v, w in flights:
graph[u].append((v,w))
Q = [(0, src, k)]
while Q:
price, node, k = heapq.heappop(Q)
if node == dst:
return price
if k >= 0:
for v, w in graph[node]:
alt = price + w
heapq.heappush(Q, (alt, v, k - 1))
return -1
기억해야할 기법
- queue에 push되는 요소를 줄이기 위한 조건을 찾을 것
내가 구현한 코드
import collections
import heapq, sys
from typing import List
class Solution:
def findCheapestPrice(self, n: int, flights: List[List[int]], src: int, dst: int, K: int) -> int:
graph = collections.defaultdict(list)
weight = [(sys.maxsize, K)] * n
# 그래프 인접 리스트 구성
for u, v, w in flights:
graph[u].append((v, w))
# 큐 변수: [(가격, 정점, 남은 가능 경유지 수)]
Q = [(0, src, K)]
# 우선 순위 큐 최소값 기준으로 도착점까지 최소 비용 판별
while Q:
price, node, k = heapq.heappop(Q)
if node == dst:
return price
if k >= 0:
for v, w in graph[node]:
alt = price + w
if alt < weight[v][0] or k-1 >= weight[v][1]:
weight[v] = (alt, k-1)
heapq.heappush(Q, (alt, v, k - 1))
return -1
- 해당 문제가 책이 발간된 이후 testcase 추가로 Time Limit 초과 발생
- 책에서 구현한 알고리즘에서 일부 조건을 추가
- weight
- 노드 탐색시 현재 누적 price, k를 저장 - 우선순위 큐에 push 조건 추가
- 현재 추가할 price가 weight의 price보다 작거나
- 현재 추가할 k가 weight의 k보다 크거나 같을 때
- weight
- 새로 탐색하는 노드는 이전 탐색한 경로보다 더 optimal한 조건이어야함
- 관련 issue가 이미 github에 올라와 있어서 해당 코드로 건의
https://github.com/onlybooks/algorithm-interview/issues/104
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