Problem Solving/알고리즘
코딩테스트에서 자주 쓰는 C++ STL 라이브러리, 자료구조, 알고리즘 정리(6) - 최소신장트리, MST(Feat. Kruskal)
돌돌김
2021. 1. 16. 08:34
MST(Minimum Spanning Tree) - Kruskal
MST는 최소 신장 트리로, 신장 트리를 의미하는 Spanning Tree는 그래프 내의 모든 정점을 포함하는 트리를 의미한다. 이 중 가중치가 최소가 되는 트리가 최소 신장 트리 MST 이다.
MST를 구현하는 방법에는 대표적으로 Prim 알고리즘과 Kruskal 알고리즘이 있다. 여기서는 Kruskal 알고리즘을 사용하였다.
통신망, 도로망, 유통망 등에서 길이, 구축 비용, 전송 시간등을 최소로 구축하려는 경우 사용된다
최소 스패닝 트리란?
스패닝 트리란 방향이 없는 그래프에서 모든 노드를 포함하면서, 순환되는 경로를 제거한 형태이다.
이 스패닝 트리에서 가중치의 합을 최소로 만드는 스패닝 트리를 '최소 스패닝 트리(Minimal Spanning Tree)' 라고 한다.
기본 개념
사이클이 포함되지 않는다
탐욕적인 방법(Greedy)를 사용한다.
각 단계에서 사이클을 이루지 않는 최소 비용 간선을 선택한다
사실상 Union-Find와 거의 똑같다
동작 방식
모든 간선들의 가중치를 오름차순으로 정렬
가중치가 가장 작은 간선을 선택
2번에서 선택한 간선이 연결하려는 2개의 노드가 아직 연결되지 않은 상태라면 2개의 노드를 연결한다.
위의 과정을 반복한다.
시간 복잡도
- 간선 e개를 퀵 정렬과 같은 효율적인 알고리즘으로 정렬한다면 Kruskal 알고리즘의 시간 복잡도는 O(elog₂e)
Kruskal 알고리즘은 사이클 발생유무를 확인하기 위해 Union-Find 사용한다.
Union-Find 구현
findParent()
int findParent(int n1) { if (n1 != parent[n1]) { return parent[n1] = findParent(parent[n1]); } else { return n1; } }
mergeParent()
void mergeParent(int n1, int n2) { // n1<n2라고 가정 n1 = findParent(n1); n2 = findParent(n2); if (n1 != n2) { parent[n2] = n1; } }
main()
int main() {
ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0);
freopen("input.txt", "r", stdin);
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
parent[i] = i;
}
for (int i = 1; i <= m; i++) {
cin >> n1 >> n2 >> cost;
graph.push_back({cost,{n1,n2}});
}
sort(graph.begin(), graph.end()); // 최소 비용을 구하기 위해 정렬
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < graph.size(); i++) {
int cur_cost = graph[i].first;
int home1 = min(graph[i].second.first, graph[i].second.second);
int home2 = max(graph[i].second.first, graph[i].second.second);
if (findParent(home1) != findParent(home2)) { // 부모가 다른 애들만, 합침!!!! 이걸 넣어야 시간초과가 안난다.
mergeParent(home1, home2);
/*result += cur_cost; // 문제마다 다른 조건들
cnt++;*/
}
if (cnt == n - 2) { break; } // 문제마다 다른 조건들
}
cout << result;
}