n명의 사람, 단방향으로 출발지, 도착지, 가중치를 갖는 m개의 노선, 최종 도착지 x가 주어진다. 이 때 모든 사람들이 x에 도착하여 다시 도시 n으로 가는 최단시간 중 최대 값을 출력하는 문제. 다익스트라 알고리즘을 이용하여 접근했으며 첫 풀이는 n에서 x까지, x에서 n까지 이동하는 최소비용들을 더하여 풀었으나 메모리초과 결과를 받게 되었다. 두번째 풀이는 x부터 다른 도시들까지 이동하는 모든 최단 길이를 저장 후 노선을 반대로 저장한 것을 이용해 다른 도시들부터 x까지 가는 모든 최단 길이 두개를 더해 더한 값 중 최대 값을 출력하여 풀었다.
\nimport heapq\nimport sys\nINF = sys.maxsize\ninput = sys.stdin.readline\n\ndef dijkstra(start, dist, graph):\n dist[start] = 0\n q = []\n heapq.heappush(q, [0, start])\n\n while q:\n cnt, here = heapq.heappop(q)\n if dist[here] > cnt:\n dist[here] = cnt\n\n for there in range(1, n+1):\n if dist[there] > cnt + graph[here][there]:\n heapq.heappush(q, [cnt + graph[here][there], there])\n\n\nn, m, x = map(int, input().split())\ngraph = [[INF for _ in range(n+1)] for _ in range(n+1)]\ngraph_r = [[INF for _ in range(n+1)] for _ in range(n+1)]\n\nfor _ in range(m):\n s, e, w = map(int, input().split())\n graph[s][e] = min(graph[s][e], w)\n graph_r[e][s] = min(graph_r[e][s], w)\n\ndist_x = [INF for _ in range(n+1)]\ndist_r = [INF for _ in range(n+1)]\ndijkstra(x, dist_x, graph)\ndijkstra(x, dist_r, graph_r)\n\nans = 0\nfor i in range(1, n+1):\n ans = max(ans, dist_x[i] + dist_r[i])\nprint(ans)