Shortest Path

최단경로를 찾는 문제의 특징은 다음과 같다.

  • Input : directed graph G = (V, E) with weight function w : E -> R
  • S에서 D까지의 minimum weight을 가지는 path를 찾는 문제이다.
  • Weight w(p) of path p : p로 가는 길에 있는 모든 edge weight의 합이다.
  • u부터 v 까지의 shortest-path weight은 다음으로 표현한다
  • S(u,v) = if path가 있으면 u부터 v까지 오는 path 중의 min . 없으면 무한대

Variants

최단거리를 찾는 문제는 크게 4종류가 있다.

  1. Single-source shortest path : 하나의 S에서 모든 vertex까지 최단거리
  2. Single-destinations : 모든 vertex에서 하나의 D까지의 최단거리
  3. Single-pair : 하나의 S로 부터 모든 하나의 D까지의 최단거리
  4. All-pair : 모든 vertex의 서로간의 최단거리

1~3번 : Bellman-Ford, DAG, Dijkstara 알고리즘 4번 : Floyd 알고리즘

문제 특징

  • Optimal substructure이 존재한다! 그러므로 Greedy Algorithm으로 접근 가능!
  • Negative Cycle이 존재하면 절대 안돼! 왜냐하면 그럼 그 Cycle을 계속 돌면서 음의 무한대로 값이 떨어질 것이기 때문이다!

shortest path란?

S(u,v) <= S(u,x) + S(x, v) 이다. 즉, 한번 거쳐가는 게 무조건 크거나 같다.

Shortest path는 Cycle이 없다.

Single Source Shortest Path

먼저 하나의 Source를 가지는 문제를 풀어보자.

  • 1개의 s에 대해서 모든 vertex v로 가는 최단경로를 찾는 문제이다.
  • d[v] = S[s, v]를 의미
  • 초기에 d[v]는 무한대인데 알고리즘을 돌면서 값이 줄어들 것이다.
  • p[v] = 바로 이전 vertex를 의미한다.
  • p를 이용해서 shortest-path tree를 만들 수 있다.

그럼 이번에는 코드를 봐보자

초기화 코드

INIT-SINGLE-SOURCE(V, s)
    for each v <- V
        do d[v] = INFINITE
            p[v] = NIL
    d[s] = 0

모든 V에 있는 vertext까지의 거리를 무한대로 만들어주고 P를 초기화해준다. 그리고 시작점인 s의 거리만 0으로 만들어준다.

Relaxation(짧은 길 찾기)

이것이 사실상 핵심이다!! 더 짧은 길이 발견되면 바로 환승하는 과정이다.

Relax(u,v,w){
    if(d[v] > d[u] + w)
        then d[v] = d[u]+w;
                p[v] = u;
}
  • u는 s와 v 사이에 vertex이고 w는 u와 v 사이의 weight이다.
  • 만일 v까지 현재 최단 경로 d[v]보다 d[u]를 거치고 가는게 더 빠르면 환승한다.

Bellman-Ford algorithm

이 알고리즘은 edge weight가 음수여도 할 수 있다. 그래도 여전히 negative-weight cycle은 안돼!!

일단 코드를 봅시다.

BELLMAN-FORD(V, E, w, s)
1.  INIT-SINGLE-SOURCE(V,s)
2.  for i = 1 to |V| - 1
3.      do for each edge (u,v) <- E
4.          do RELAX(u,v,w)
5.  for each edge (u,v) <- E
6.      do if(d[v] > d[u] + w(u,v))
7.          then return FALSE
8.  return TRUE
  • Line 1 : 초기화
  • Line 2 : vertex 수 - 1 번 반복해
  • Line 3,4 : edge를 하나씩 꺼내가지고 Relax시켜
  • Line 5,6 : 또 edge에서 하나씩 꺼내서 Relax시켜봐
  • Line 7,8 : Relax 또 되면 negative cycle이 있는거여 return False

이 코드는 모든 E를 훑는 과정을 V-1번 반복하기 때문에 시간은 O(VE) 가 걸린다.

in DAG(Directed Acycling Graph)

사이클이 없다는 전제하에 이 알고리즘을 쓸 수 있다. Topological sort를 이용하면 Bellman-Ford의 V-1번 반복하는 과정을 하나로 줄일 수 있다.

DAG-SHORTEST-PATHS(V,E,w,s)
    topologically sort the vertices
    INIT-SINGLE-SOURCE(V,s)
    for each vertex u, take in topologically sorted order
        do for each vertex v <- Adj[u]
            do RELAX(u,v,w)

이렇게 진행하면 타임이 O(V+E)로 확 줄게 된다!!

잠깐!! 여기서 Topological Sort 뭔지 정확히 집고 넘어가자.

Topological Sort

DFS를 이용해서 모든 vertex의 Finish Time을 다 구한 다음에 Finish Time이 큰 순서대로 Sorting하는 거를 말한다.

옷 입는 순서와 같이 앞에 꺼가 끝나지 않으면 일이 진행되지 않을 때 일의 순서를 정하는데 사용된다.

Dijkstra Algorithm(다익스트라 알고리즘)

  • negative edge가 없는 경우에만 사용된다.
  • BFS를 이용해서 vertex를 priority queue(pq)에 넣고 tree를 확장해나간다.

2개의 Vertex set이 존재해서 S는 최종, Q는 vertex가 담겨져있는 pq이다. Q에서 하나씩 꺼내기를 반복하면서 최단거리를 찾고 꺼낸 vertex를 S에 넣는다.

DIJKSTRA(G,w,s)
1.  INIT-SINGLE-SOURCE(G,s)
2.  S <- NULL
3.  Q <- V[G]
4.  while Q != NULL
5.  do u <- EXTRACT-MIN(Q)
6.      S <- S + U
7.      for each vertex v <- Adj[u]
8.          do RELAX(u,v,w)

즉, pq에서 하나씩 꺼내면서 꺼낸 vertex와 근접한 원소를 relax시켜주고 꺼낸 원소를 S에 넣는다.