[백준] 10282 해킹 💻 (Java)

문제 링크

https://www.acmicpc.net/problem/10282

문제 설명

최흉최악의 해커 yum3이 네트워크 시설의 한 컴퓨터를 해킹했다! 이제 서로에 의존하는 컴퓨터들은 점차 하나둘 전염되기 시작한다. 어떤 컴퓨터 a가 다른 컴퓨터 b에 의존한다면, b가 감염되면 그로부터 일정 시간 뒤 a도 감염되고 만다. 이때 b가 a를 의존하지 않는다면, a가 감염되더라도 b는 안전하다.

최흉최악의 해커 yum3이 해킹한 컴퓨터 번호와 각 의존성이 주어질 때, 해킹당한 컴퓨터까지 포함하여 총 몇 대의 컴퓨터가 감염되며 그에 걸리는 시간이 얼마인지 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 테스트 케이스의 개수가 주어진다. 테스트 케이스의 개수는 최대 100개이다. 각 테스트 케이스는 다음과 같이 이루어져 있다.

첫째 줄에 컴퓨터 개수 n, 의존성 개수 d, 해킹당한 컴퓨터의 번호 c가 주어진다(1 ≤ n ≤ 10,000, 1 ≤ d ≤ 100,000, 1 ≤ c ≤ n).
이어서 d개의 줄에 각 의존성을 나타내는 정수 a, b, s가 주어진다(1 ≤ a, b ≤ n, a ≠ b, 0 ≤ s ≤ 1,000). 이는 컴퓨터 a가 컴퓨터 b를 의존하며, 컴퓨터 b가 감염되면 s초 후 컴퓨터 a도 감염됨을 뜻한다.
각 테스트 케이스에서 같은 의존성 (a, b)가 두 번 이상 존재하지 않는다.

출력

각 테스트 케이스마다 한 줄에 걸쳐 총 감염되는 컴퓨터 수, 마지막 컴퓨터가 감염되기까지 걸리는 시간을 공백으로 구분지어 출력한다.

구조화

다익스트라 활용
시작점이 주어지고, 그걸 기점으로 다른 컴퓨터에게 어디까지 전염되냐를 구하는 문제
각 가중치가 다르기때문에 다익스트라로 풀음
bfs로도 클래스를 사용한다면 풀 수 있으려나?

여러 방식으로 풀어봤는데

소스 코드(Comparable + DP)

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Main {
    static class Node implements Comparable<Node>{
        int idx, time;
        public Node(int idx, int time) {
            this.idx = idx;
            this.time = time;
        }
        
        @Override
        public int compareTo(Node o) {
            return this.time - o.time;
        }
    }
    static List<Node>[] list;
    static int[] dp;
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        int t = Integer.parseInt(br.readLine());

        while (t-- > 0) {
            StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
            int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
            int d = Integer.parseInt(st.nextToken());
            int c = Integer.parseInt(st.nextToken()); // start

            dp = new int[n+1];
            Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);

            list = new List[n+1];
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                list[i] = new LinkedList<>();
            }

            for (int i = 0; i < d; i++) {
                st = new StringTokenizer(br.readLine());
                int to = Integer.parseInt(st.nextToken());
                int from = Integer.parseInt(st.nextToken());
                int time = Integer.parseInt(st.nextToken());

                list[from].add(new Node(to, time));
            }

            dijkstra(c);
            int cnt = 0;
            int max = 0;
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                if (dp[i]==Integer.MAX_VALUE) continue;
                max = Math.max(max, dp[i]);
                cnt++;
            }
            System.out.println(cnt+" "+max);
        }
    }

    static void dijkstra(int start) {
        dp[start] = 0;
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>();
        pq.offer(new Node(start, 0));

        while (!pq.isEmpty()) {
            Node cur = pq.poll();

            if (dp[cur.idx] < cur.time) continue;

            for (Node next : list[cur.idx]) {
                int nextDist = next.time+dp[cur.idx];
                if (dp[next.idx] > nextDist) {
                    dp[next.idx] = nextDist;
                    pq.offer(new Node(next.idx, nextDist));
                }
            }
        }
    }
}

 

우선순위 큐 자체에서 람다코드로도 해봄(868ms)

근데 클래스에 Comparable 쓰는 게 훨씬 빠름(820ms)

PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1.time - o2.time);

 

방문 배열을 만들어서도 해봄

근데 dp값이 현재 값보다 작으면 이미 방문했어서(갱신) 방문 체크까지 할 수 있기 때문에 방문 배열은 필요없어짐

static void dijkstra(int start) {
        dp[start] = 0;
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>();
        pq.offer(new Node(start, 0));

        while (!pq.isEmpty()) {
            Node cur = pq.poll();

            if (v[cur.idx]) continue;

            v[cur.idx] = true;
            for (Node next : list[cur.idx]) {
                if (v[next.idx]) continue;

                int nextDist = next.time+dp[cur.idx];
                if (dp[next.idx] > nextDist) {
                    dp[next.idx] = nextDist;
                    pq.offer(new Node(next.idx, nextDist));
                }
            }
        }
    }