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# 문제 모범 답안 - 벨만 포드 알고리즘 공부 import sys input = sys.stdin.readline INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억 설정 def bf(start): # 시작 노드에 대해서 초기화 dist[start] = 0 # 전체 n번의 라운드(round)를 반복 for i in range(n): # 매 반복마다 "모든 간선"을 확인 for j in range(m): cur = edges[j][0] next_node = edges[j][1] cost = edges[j][2] # 현재 간선을 거쳐서 다른 노드로 이동하는 거리가 더 짧은 경우 if dist[cur] != INF and dist[next_node] > dist[cur] + cost: dist[ne..

# 벨만 포드 알고리즘 (Bellman-Ford Algorithm) 1. 벨만 포드 알고리즘 개요 벨만 포드 알고리즘(Bellman-Ford Algorithm)은 다익스트라 알고리즘과 거의 유사하다. 다만, 다익스트라 알고리즘과 달리 벨만 포드 알고리즘은 음의 값을 가지는 간선을 포함하여 알고리즘을 수행할 수 있다는 점이 큰 차이점이다. 위와 같이 5번 노드에서 2번 노드로 가는 간선의 비용이 -2인 그래프가 있다. 이 경우, 음의 간선이 존재하지만 얼마든지 오른쪽 테이블처럼 최소 비용을 계산해낼 수 있다. 그러나 음의 간선의 순환이 포함되어 있는 경우 최소 비용을 계산하는데 어려움이 생길 수 있다. 위 그래프는 음의 간선 비용이 -4인데 이 값이 상당히 작기 때문에 '3번 노드 -> 5번 노드 -> 2..