개념
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서로소 집합
- 서로소 집합(Disjoint Sets)란 공통 원소가 없는 두 집합을 의미
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서로소 집합 자료구조
- 서로소 부분 집합들로 나누어진 원소들의 데이터를 처리하기 위한 자료구조
- 서로소 집합 자료구조는 두 종류의 연산을 지원
- 합집합(Union) : 두 개의 원소가 포함된 집합을 하나의 집합으로 합치는 연산
- 찾기(Find) : 특정한 원소가 속한 집합이 어떤 집합인지 알려주는 연산
- 서로소 집합 자료구조는 합치기 찾기(Union Find) 자료구조라고 불리기도 한다.
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서로소 집합 자료구조: 연결성
- 기본적인 형태의 서로소 집합 자료구조에서는 루트 노드에 즉시 접근할 수 없다.
- 루트 노드를 찾기 위해 부모 테이블을 계속해서 확인하며 거슬러 올라가야 한다.
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서로소 집합 자료구조: 경로 압축
- 찾기(Find) 함수를 최적화하기 위한 방법으로 경로 압축(Path Compression)을 이용할 수 있따.
- 찾기(Find) 함수를 재귀적으로 호출한 뒤에 부모 테이블 값을 바로 갱
- 경로 압축 기법을 적용하면 각 노드에 대하여 찾기(Find) 함수를 호출한 이후에 해당 노드의 루트 노드가 바로 부모 노드가 된다.
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서로소 집합을 활용한 사이클 판별
- 서로소 집합은 무방향 그래프 내에서의 사이클을 판별할 때 사용
- 참고로 방향 그래프에서의 사이클 여부는 DFS를 이용하여 판별 가능
- 사이클 판별 알고리즘은 다음과 같다.
- 각 간선을 하나씩 확인하며 두 노드의 루트 노드를 확인
- 루트 노드가 서로 다르다면 두 노드에 대하여 합집합 연산 수행
- 루트 노드가 서로 같다면 사이클이 발생
- 그래프에 포함되어 있는 모든 간선에 대하여 1번 과정을 반
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신장 트리
- 그래프에서 모든 노드를 포함하면서 사이클이 존재하지 않는 부분 그래프를 의미
- 모든 노드가 포함되어 서로 연결되면서 사이클이 존재하지 않는다는 조건은 트리의 조건
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크루스칼 알고리즘
- 대표적인 최소 신장 트리 알고리즘
- 그리디 알고리즘으로 분류
- 구체적인 동작 과정
- 간선 데이터를 비용에 따라 오름차순으로 정렬
- 간선을 하나씩 확인하며 현재의 간선이 사이클을 발생시키는지 확인
- 사이클이 발생하지 않는 경우 최소 신장 트리에 포함
- 사이클이 발생하는 경우 최소 신장 트리에 포함시키지 않는다.
- 모든 간선에 대하여 2번 과정을 반복
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위상 정렬
- 사이클이 없는 방향 그래프의 모든 노드를 방향성에 거스르지 않도록 순서대로 나열
- 진입차수와 진출차수
- 진입차수(Indegree) : 특정한 노드로 들어오는 간선의 갯수
- 진출차수(Outdegree) : 특정한 노드에서 나가는 간선의 갯수
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위상 정렬 알고리즘
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위상 정렬의 특징
- 위상 정렬은 DAG에 대해서만 수행
- DAG (Direct Acyclic Graph) : 순환하지 않는 방향 그래프
- 위상 정렬에서는 여러 가지 답이 존재할 수 있다.
- 한 단계에서 큐에 새롭게 들어가는 원소가 2개 이상인 경우가 있다면 여러 가지 답이 존재
- 모든 원소를 방문하기 전에 큐가 빈다면 사이클이 존재한다고 판단할 수 있다.
- 사이클에 포함된 우너소 중에서 어떠한 원소도 큐에 들어가지 못한다.
- 스택을 활용한 DFS를 이용해 위상 정렬을 수행할 수도 있다.
예시
Coding_Test_Study/삼성준비/그래프 이론 at main · jaesukpark77/Coding_Test_Study