[Algorithm] [Graph - Shortest path] (1) Single source shortest path

이번 포스팅에서는 자료 구조 Graph를 이용 하여 Shortest Path를 찾는 방법에 대해서 알아 보려고 한다.

 

Shortest Path 의 특성들

 

◎ shorest path는 shorest subpaths 들로 구성되어 있다. (optimal substructure)

◎ cycle을 포함 하지 않는다.

 

크게 Single-source shortest path 와 All-pairs shortest-paths 로 나누었다.

 

single-source shortest path : 주어진 source vertex에서 Graph 내의 모든 vertex 까지의 가장 가까운 거리

All-pairs shortest-paths : 모든 vertex u에 대하여 u 에서 v로 가는 shortest path

 

Single-source shortest path 해결 방법 3가지

 

1) Bellman-Ford algorithm

2) In DAG

3) Dijkstra's algorithm

 

All-pairs shortest-paths 해결 방법

● Floyd-warshall algorithm 

 

 

Single-source Shortest Path

 

Base

 

d[v] : vertex v 까지의 거리

ㅠ[v] : v의 predecessor

 

초기화

 

모든 d[v] 는 무한대로 , ㅠ[v]는 NIL로 초기화

source vertex를 s 라고 하면 d[s] = 0 으로 초기화

 

Relaxation 을 이용할 것이다.

 

Relaxation : 만약 새로운 길이 더 적게 걸린다면 그 길로 업데이트 하는 것

 

Relax(u,v,w){
	if(d[v] > d[u] + w)
    		then d[v] = d[u]+w;
            	 ㅠ[v] = u;
    }

 

relaxation

 

 

 Single -source -shortest path 해결 방법

 

1) Bellman-Ford algorithm

 

◎ negative edge가 있어도 풀 수 있다.

◎ 속도가 느린편이다.

 

시간 복잡도

 

 

알고리듬

 

초기화를 진행 한다.

모든 edge들에 대하여 relaxation을 진행한다.

edge들의 순서는 관계 없다.

노드의 갯수 -1 번 반복한다.

 

Code

 

 

For 문을 v-1 번 반복한다. 이것은 노드의 갯수 -1 번을 의미한다.

모든 edge에 대하여 relax를 진행한다.

 

5~7번 줄은 test 하는 코드이다.

만약 if에 걸리게 된다면 shortest path를 제대로 찾지 못한 것이므로 False를 return 한다.

 

Example

 

edge들

초기화 된 상태

 

For i = 1

 

왜 모든 edge에 대하여 Relaxation을 진행 한다고 했는데 (s,t) 와 (s,y) 만 relaxation이 진행 됐나 의심이 들 수 있다.

그 이유는 다른 edge들은 Relaxation을 할 조건(d[v] > d[u]+ w)이 충족 되지 않아서 그렇다.

 

 

For i = 2

 

 

For i = 3

 

 

For i = 4

 

 

2) topological sort in DAG

 

◎ Cycle 이 없어야 가능 하다.

◎ Bellman-Ford 보다 빠르다.

◎ DAG 에서만 가능 하다.

 

알고리듬

 

topological sort를 진행 한다.

그리고 진행한 방향으로 한번만 Relaxation을 하면 된다.

 

시간복잡도

 

topological sort (세타(V+E)) + 초기화 (세타(V)) + Relaxation (세타(E))

 

Example

 

Relaxation 이전 상태

 

Relaxation 이후

 

3. Dijkstra's Algorithm

 

◎ Negative edge가 없어야 함

◎ Bellman-Ford 보다 빠르다.

◎ priority queue 사용

 

알고리듬

 

초기화를 진행한다.

가장 작은 값을 꺼내 자신과 연결된 모든 vertex들을 Relaxation 한다.

그리고 그 값은 Q에서 빼서 S에 넣는다.

그리고 다시 또 가장 작은 값을 꺼내 연결된 모든 vertex들을 relaxation한다.

이것을 반복한다.

 

 

시간 복잡도

 

Code

 

S는 shortest-path가 정해진 vertex 집합

Q는 V - S 집합 (V는 전체 vertices)

Q는 priority queue 성질을 가지고 있다.

 

 

Example

 

문제

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

이런 식으로 계속 진행 하면 정답은