Dijkstra
Dijkstra는 비용이 있는 그래프에서 최단 거리를 찾는 알고리즘이다.
최단 거리와 관련된 그래프 알고리즘에는 대표적으로 다음의 3개의 알고리즘도 존재한다.
- 다익스트라 알고리즘 : 하나의 시작점에 대해 다른 모든 정점들까지의 최단 경로를 구함
- 벨만포드 알고리즘 : 음의 가중치 고려
- 플로이드 와샬 알고리즘 : 모든 정점에 대해 다른 모든 정점에 대한 최단경로를 구함
이 중 기본이 되는 다익스트라 알고리즘을 정리해보았다.
기본 개념
다익스트라 알고리즘은 하나의 시작점에 대해 최단 경로를 찾는다.
- 다시 말해 A에서 시작하면 B,C,D,E,F에 대한 최단 경로를 구한다는 것이다.
음의 가중치는 고려하지 않는다.(음의 가중치를 고려한 최단거리 그래프 알고리즘은 벨만포드 알고리즘)
최단거리를 구하기 위해 이전에 구했던 최단거리를 구하고, 갱신이 이루어지므로 DP이기도 하다.
다익스트라 알고리즘에 사용되는 자료구조는 우선순위 큐이다.
우선순위 큐는 기본적으로 최대 힙으로 짜여있기 때문에, 최단거리를 구하기 위해서는 최소 힙으로 만들어 주어야 한다.
- 최소 힙으로 만드는 방법은 다양하게 있지만(구조체 활용 등), 비용의 값을 음수 화(-) 해서 처리하는 것이 가장 간편하다.
전제 조건
- 방문 노드와 연결되어 있지 않은 노드까지의 거리는 무한대이다.
자기 자신으로 돌아와서 방문하는 거리는 0이다
시간복잡도
O(Elog(V))
정점의 개수 : V
간선의 개수 : E
구현 로직
시작 노드에서 각 노드까지의 최단 거리를 기록하는 배열(일차원) 생성
아직 방문하지 않은 정점들 중 거리가 가장 짧은 정점을 방문
해당 정점에서 인접하고 아직 방문하지 않은 정점들의 거리를 갱신
- 우선순위 큐 사용자 정의 비교함수 작성
- 우선순위 큐에 넣어서 비교해야할 요소가 3개 이상 있을 경우, 연산자 오버라이딩을 해야 한다.
- 이 때, 중요한 것은 단순히 리턴타입이 단순히 bool 인 함수를 만드는 것이 아닌 연산자 오버라이딩이다.
struct INFO{ int y; int x; int z; }; struct cmp{ bool operator()(INFO a, INFO b){ if(a.y == b.y){ if(a.x == b.x){ return a.z < b.z; // z는 오름차순 } return a.x > b.x; // x는 오름차순 } return a.y < b.y; // y는 내림차순 } }; int main() { priority_queue<INFO, vector<INFO>, cmp>pq; pq.push({1,2,3}); pq.push({3,1,2}); pq.push({4,1,1}); pq.push({2,4,3}); pq.push({2,5,3}); pq.push({2,0,3}); while(!pq.empty()){ cout<<pq.top().y << ' '<<pq.top().x<<' '<<pq.top().z <<endl; pq.pop(); } /* 4 1 1 3 1 2 2 0 3 2 4 3 2 5 3 1 2 3 */ return 0; }
구현코드
- 방법 1(인접 리스트) : 백준 1753번 최단경로 소스코드
#include<iostream> #include<vector> #include<queue> const int MAX = 20001; const int INF = 987654321; using namespace std; int V, E, K; vector<pair<int, int>>graph[MAX]; vector<int> dijkstra(int start, int vertex) { vector<int>distance(vertex, INF); //start지점을 기준으로 거리 distance[start] = 0; //자기 자신은 0 priority_queue<pair<int, int>>pq; //cost, vertex pq.push({ 0, start }); // 초기비용과 시작지점 while (!pq.empty()) { int cost = -pq.top().first; // 최소값을 저장하기 위해 음수로 저장했으므로 꺼낼때 다시 -를 붙인다. int curVertex = pq.top().second; // 현재 방문한 정점 pq.pop(); if (distance[curVertex] < cost) { // 현재비용이 더 적으면 굳이 더 갈필요가 없다 continue; } //curVertex와 연결된 정점 전부 확인 for (int i = 0; i < graph[curVertex].size(); i++) { int neighbor = graph[curVertex][i].first; int neighborCost = cost + graph[curVertex][i].second; // 최소 경로 발견 시 업데이트 if (distance[neighbor] > neighborCost) { distance[neighbor] = neighborCost; pq.push({ -neighborCost, neighbor }); //최소 값을 꺼내기 위해 음수로 저장 } } } return distance; } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cin >> V >> E >> K; V++;//정점 번호 : 1부터 시작 for (int i = 0; i < E; i++) { int source, destination, cost; cin >> source >> destination >> cost; graph[source].push_back({ destination, cost }); } vector<int> result = dijkstra(K, V); // 시작점, 정점의 개수 for (int i = 1; i < V; i++) { if (result[i] == INF) { cout << "INF\n"; } else { cout << result[i] << "\n"; } } return 0; }
- 방법 2(인접행렬+BFS) : SWEA 1249 보급로 소스코드
#include<iostream> #include<queue> #include<vector> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; int arr[100][100]; int d[100][100]; int dy[4] = { 0,0,-1,1 }; int dx[4] = { 1,-1,0,0 }; int n; void dijkstra() { memset(d, -1, sizeof(d)); priority_queue<pair<int, pair<int, int>>>pq; // cost, 노드1, 노드2 // cost가 낮은 순으로 최소 힙을 구현해야하기 때문에, first에 cost를 놓는다 pq.push({ 0,{0,0} }); // 시작지점은 0,0 while (!pq.empty()) { int cost = -pq.top().first; int y = pq.top().second.first; int x = pq.top().second.second; pq.pop(); if (d[y][x] == -1) d[y][x] = cost; for (int k = 0; k < 4; k++) { int ny = y + dy[k]; int nx = x + dx[k]; if (0 > nx || nx >= n || 0 > ny || ny >= n)continue; int ncost = -cost - arr[ny][nx]; if (d[ny][nx] == -1) pq.push({ ncost,{ny,nx} }); } } } int main() { /*ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie();*/ freopen("input.txt", "r", stdin); int t=1; int c; cin >> c; while (t<=c) { cin >> n; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { scanf("%1d", &arr[i][j]); // 입력이 띄어쓰기 없이 01102 처럼 들어올때 씀 } } dijkstra(); cout << "#" << t << ' '<<d[n-1][n-1]<< "\n"; t++; } }
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