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2021-06-13-Algo-REVIEW
Graph Algo?
- graph 란 Node와 Node사이에 연결된 Edge 의 정보를 가지고 있는 자료구조
Graph | Tree | |
---|---|---|
방향성 | 방향 그래프 혹은 무방향 | 방향 그래프 |
순환성 | 순환 혹은 비순환 | 비순환 |
루트 노드 존재 여부 | 루트 노드 없읍 | 루트 노드 존재 |
노드간 관계성 | 부모와 자식 관계가 없음 | 부모와 자식 관계 |
모델의 종류 | 네크워크 모델 | 계층 모델 |
- 그래프 구현 방법은 2가지가 존재한다. (메모리와 속도 측면에서 다른 결과를 보임)
- 인접행렬 : 2차원 배열을 사용하는 방식
- 인접 리스트 : 리스트를 사용하는 방식
Memory space | Time | |
---|---|---|
인접 행렬 | O(V2) | O(1) |
인접 리스트 | O(E) | O(V) |
서로소 집합 (Disjoints Sets)
- 공통 원소가 없는 두 집합을 의미하는 자료구조
위 자료구조를 처리하기 위해서는 Union, Find 2개의 연산으로 처리해야한다.
1. Union
- 두 원소가 속한 집합을 합치는 함수
private static void union(int a, int b){
a=find(a);
b=find(b);
if(a<b) parent[b]=a;
else parent[a]=b;
}
2. Find
- x가 속한 집합의 대표값(루트 노드 값)을 반환한다. 즉, x가 어떤 집합에 속해 있는지 찾는 연산
[비대칭 트리구조]
private static int find(int x){
if(x==parent[x]) return x; // 자기 자신의 루트 노드 라는 의미
return find(parent[x]);
}
비대칭 트리구조 형태일 경우 연결 리스트 형태로 구성되어 배열로 구현하는 방식보다 시간 복잡도가 O(N) 이 되어 비효율적인 구성이 된다.
시간 복잡도를 개선하기위해서는 리스트 형태의 트리 구조를 경로압축 과정을 통해 시간복잡도가 O(lonN) 인 균형있는 트리 구조로 개선해야한다.
\[대칭 트리구조\]
private static int find(int x){
if(x==parent\[x\]) return x; // 자기 자신의 루트 노드 라는 의미
return parent\[x\]=find(parent\[x\]);
}
- 두 함수를 같이 구성하여 Union-find 알고리즘 과정을 표현할 수 있다. 이 과정으로 통해 크루스칼 알고리즘 을 표현할 수 있게 된다.
Union-Find 알고리즘의 무한 순회
- Union-Find 알고리즘을 구현할 경우 Find 함수에서 무한 순회가 발생할 경우 Union 함수를 수행할 수 없게 된다.
Cycle 판단하는 함수를 구성하여 자기자신의 노드를 마주했을 때 함수를 빠져 나가 Union 함수를 수행하도록 해야한다.
boolean cycle = false;
for(int i=1; i<=e; i++){
int a= sc.nextInt();
int b = sc.nextInt();
if(find(a)==find(b)){
cycle = true;
break;
}
else
union(a,b);
}
최소한의 비용으로 모든 노드를 순회(Kruskal Algorithm)
크루스칼 알고리즘은 신장트리 자료구조를 기반으로 하며 작은 비용으로 모든 노트를 순회를 목적으로 한다.
이때 시간 복잡도는 O(ElogE) 이다.
( 신장트리 : 하나의 크래프가 존재할 때 모든 노드를 포함하면서 사이클이 존재하지 않는 그래프)
- 간선의 크기에 따라 오름차순 정렬
- 간선을 하나씩 확인하며 현재의 간선이 사이클을 발생하는지 판단(Union-Find Algorithm)
- 모든 간선에 대해 2번의 과정을 반복
🙆♂ 예시 코드 링크
- [Union-Find Algorithm]( )
- [Union-find Cycle Algorithm]( )
- [Kruskal Algorithm]( )
🧾 Reference
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