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1 | | -INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정합니다. |
| 1 | +INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정 |
2 | 2 |
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3 | | -# 노드의 개수 및 간선의 개수를 입력 받습니다. |
| 3 | +# 노드의 개수 및 간선의 개수를 입력받기 |
4 | 4 | n, m = map(int, input().split()) |
5 | | -# 2차원 리스트(그래프 표현)를 만들고, 모든 값을 무한으로 초기화합니다. |
| 5 | +# 2차원 리스트(그래프 표현)를 만들고, 모든 값을 무한으로 초기화 |
6 | 6 | graph = [[INF] * (n + 1) for _ in range(n + 1)] |
7 | 7 |
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8 | | -# 자기 자신에서 자기 자신으로 가는 비용은 0으로 초기화합니다. |
| 8 | +# 자기 자신에서 자기 자신으로 가는 비용은 0으로 초기화 |
9 | 9 | for a in range(1, n + 1): |
10 | 10 | for b in range(1, n + 1): |
11 | 11 | if a == b: |
12 | 12 | graph[a][b] = 0 |
13 | 13 |
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14 | | -# 각 간선에 대한 정보를 입력 받아, 그 값으로 초기화합니다. |
| 14 | +# 각 간선에 대한 정보를 입력 받아, 그 값으로 초기화 |
15 | 15 | for _ in range(m): |
16 | | - # A와 B가 서로에게 가는 비용은 1이라고 설정합니다. |
| 16 | + # A와 B가 서로에게 가는 비용은 1이라고 설정 |
17 | 17 | a, b = map(int, input().split()) |
18 | 18 | graph[a][b] = 1 |
19 | 19 | graph[b][a] = 1 |
20 | 20 |
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21 | | -# 거쳐 갈 노드 x와 최종 목적지 노드 k를 입력 받습니다. |
| 21 | +# 거쳐 갈 노드 X와 최종 목적지 노드 K를 입력받기 |
22 | 22 | x, k = map(int, input().split()) |
23 | 23 |
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24 | | -# 점화식에 따라 플로이드 워셜 알고리즘을 수행합니다. |
| 24 | +# 점화식에 따라 플로이드 워셜 알고리즘을 수행 |
25 | 25 | for k in range(1, n + 1): |
26 | 26 | for a in range(1, n + 1): |
27 | 27 | for b in range(1, n + 1): |
28 | 28 | graph[a][b] = min(graph[a][b], graph[a][k] + graph[k][b]) |
29 | 29 |
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30 | | -# 수행된 결과를 출력합니다. |
| 30 | +# 수행된 결과를 출력 |
31 | 31 | distance = graph[1][k] + graph[k][x] |
32 | 32 |
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33 | | -# 도달할 수 없는 경우, -1을 출력합니다. |
| 33 | +# 도달할 수 없는 경우, -1을 출력 |
34 | 34 | if distance >= 1e9: |
35 | 35 | print("-1") |
36 | | -# 도달할 수 있다면, 최단 거리를 출력합니다. |
| 36 | +# 도달할 수 있다면, 최단 거리를 출력 |
37 | 37 | else: |
38 | 38 | print(distance) |
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