結果
問題 | No.160 最短経路のうち辞書順最小 |
ユーザー | はむ吉🐹 |
提出日時 | 2016-07-18 15:09:39 |
言語 | Python3 (3.12.2 + numpy 1.26.4 + scipy 1.12.0) |
結果 |
AC
|
実行時間 | 115 ms / 5,000 ms |
コード長 | 2,089 bytes |
コンパイル時間 | 202 ms |
コンパイル使用メモリ | 12,544 KB |
実行使用メモリ | 15,488 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-10-15 16:53:22 |
合計ジャッジ時間 | 2,734 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge4 / judge3 |
(要ログイン)
テストケース
テストケース表示入力 | 結果 | 実行時間 実行使用メモリ |
---|---|---|
testcase_00 | AC | 29 ms
10,752 KB |
testcase_01 | AC | 28 ms
10,752 KB |
testcase_02 | AC | 27 ms
10,752 KB |
testcase_03 | AC | 29 ms
10,752 KB |
testcase_04 | AC | 52 ms
11,904 KB |
testcase_05 | AC | 58 ms
13,440 KB |
testcase_06 | AC | 72 ms
14,336 KB |
testcase_07 | AC | 37 ms
11,392 KB |
testcase_08 | AC | 37 ms
11,520 KB |
testcase_09 | AC | 40 ms
11,392 KB |
testcase_10 | AC | 39 ms
11,648 KB |
testcase_11 | AC | 40 ms
11,776 KB |
testcase_12 | AC | 41 ms
11,392 KB |
testcase_13 | AC | 40 ms
11,520 KB |
testcase_14 | AC | 38 ms
11,392 KB |
testcase_15 | AC | 37 ms
11,392 KB |
testcase_16 | AC | 37 ms
11,392 KB |
testcase_17 | AC | 39 ms
11,520 KB |
testcase_18 | AC | 38 ms
11,520 KB |
testcase_19 | AC | 39 ms
11,520 KB |
testcase_20 | AC | 38 ms
11,392 KB |
testcase_21 | AC | 36 ms
11,264 KB |
testcase_22 | AC | 36 ms
11,520 KB |
testcase_23 | AC | 41 ms
11,520 KB |
testcase_24 | AC | 39 ms
11,520 KB |
testcase_25 | AC | 36 ms
11,520 KB |
testcase_26 | AC | 35 ms
11,392 KB |
testcase_27 | AC | 28 ms
10,880 KB |
testcase_28 | AC | 115 ms
15,488 KB |
testcase_29 | AC | 30 ms
10,752 KB |
ソースコード
#!/usr/bin/env python3 import array import collections import heapq INF = 10 ** 9 UNDEF = -1 # ゴールからスタートまでの最短経路をDijkstra法で求め、逆からたどる def compute_optimal_path(start, goal, num_vertices, adj_edges): # ゴールから各頂点への最短距離を格納する dist = array.array("L", (INF for _ in range(num_vertices))) dist[goal] = 0 # 幅優先探索順序で「ひとつ前」の頂点を格納する pred = array.array("i", (UNDEF for _ in range(num_vertices))) # 優先度付きキュー(二分ヒープ)に最短距離と頂点の組を入れる pq = [(dist[v], v) for v in range(num_vertices)] heapq.heapify(pq) while pq: _, v = heapq.heappop(pq) if v == start: # 取り出してきた頂点がスタートなら終わる break for u, cost in adj_edges[v]: new_length = dist[v] + cost if new_length < dist[u]: dist[u] = new_length pred[u] = v heapq.heappush(pq, (new_length, u)) elif new_length == dist[u]: # 距離が同じなら、pred[]を辞書順でより小さい頂点に置き換える pred[u] = min(pred[u], v) # ここから経路復元 # 後ろからpred[]をたどっていくと、それが求める経路になる path = [start] current = start while pred[current] != UNDEF: current = pred[current] path.append(current) return path def main(): num_vertices, num_edges, start, goal = map(int, input().split()) adj_edges = [set() for _ in range(num_vertices)] for _ in range(num_edges): a, b, c = map(int, input().split()) # 無向グラフ表すのため両向きの辺を考える # (行先, コスト)の組で隣接する辺を表す adj_edges[a].add((b, c)) adj_edges[b].add((a, c)) path = compute_optimal_path(start, goal, num_vertices, adj_edges) print(*path) if __name__ == '__main__': main()