spring
1.0.0
1.0.0
  • README
  • Git
    • Basic
    • Remote Repository
    • Log & Diff
    • Rebase&Cherri-Pick
    • git-flow
  • DevOps
    • Monolithic vs MSA
    • Jenkins 시작하기
    • Airflow 시작하기
    • Airflow 시작하기
    • Build Tools
      • maven
  • 개발 방법론
    • TDD
  • Spring
    • IoC
    • Is Spring Bean Thread-Safe?
    • Spring Singleton
    • Component Scan
    • Spring Annotation
    • 의존 관계 주입(DI)
    • Lombok 활용하기
    • Bean 생명주기와 콜백
    • Bean Scope
    • AOP(1) - AOP란
    • AOP(2) - Aop Proxy
    • AOP(3) - Dynamic Proxy
    • AOP(4) - AspectJ
    • POJO
    • Spring 서비스 구조
    • Transaction
    • JPA란?
    • JPA Entity
    • Spring Data JPA
    • Spring Data Specification
    • Model Mapping
    • Cache
    • restTemplate
    • YAML 파일 설정
    • Spring Boot
      • H2 DB 설정
      • 다중 데이터베이스 설정
      • Mybatis 연동하기
    • Spring Batch
      • Batch 시작해보기
      • Batch Job Flow
      • Job
      • Step
      • Batch Scope & Job Parameter
      • JobRepository와 메타테이블
      • Chunk 지향 프로그래밍
      • ItemReader
      • ItemProcessor
      • ItemWriter
      • Batch Schedular
      • Job별 Bean등록하기
      • Batch 구현시 발생한 오류 정리
      • Spring Batch Scaling
        • Multithread Job구현시 이슈사항
    • Spring test
      • Junit5
        • 테스트 이름 표기
        • 테스트 그룹 사이의 관계
        • 태그와 필터링
        • 동적 테스트
        • 테스트 LifeCycle
        • 테스트 메서드
        • 테스트 순서
        • AssertJ
        • 테스트 병렬 실행
        • AssertJ
        • Mock
      • Spring Boot Test DB 분리
      • Spring Batch Test
  • Web Application
    • Web Server & WAS
    • 관련 개념 - HTTP API, HTML, CSR, SSR
    • Servlet
    • JSP
    • Cookie And Session
    • 예외페이지
    • Java Bean
    • JDBC
    • Connection Pool
    • 파일 업로드
    • Expression Language
    • JSTL
    • FrontController패턴 Command 패턴
    • Forwarding
    • MVC
    • 회원가입예제
    • 참고
      • 개발환경설정
  • Java+
    • SOAP/WSDL vs REST
    • WSDL을 JAVA로 변환하기
    • SOAP 통신 OPEN API로 개발해보기
  • Java
    • Basic
      • 변수와 타입
      • 연산자
      • 조건문과 반복문
      • 참조 타입
      • 클래스
      • 상속(Inheritance)
      • 인터페이스(Interface)
      • 중첩 클래스와 중첩 인터페이스
      • 예외 처리
      • API - Object, System, Class, Math, Wrapper
      • API - String, StringBuffer, StringBuilder
      • Thread
      • Generic
      • Lambda
      • Collection - List, Set
      • Collection - Map
      • Collection - Tree
      • Collection - Stack, Queue
      • Stream
      • Reflection
      • 정규표현식
      • GUI
      • UML
      • Serializable
    • Advanced
      • OutOfMemoryError
      • AutoValue
      • meta-annotation
        • @Retention
        • @Target
        • @Repeatable
    • Effective Java 3/E
      • ITEM 1: Static Factory Method(정적 메소드)
      • ITEM 2: Builder Pattern
      • ITEM 3: Singleton
      • ITEM 4: Private Constructor
      • ITEM 5: Dependency Injection
      • ITEM 6: Avoid Unnecessary Object
      • ITEM 7: Eliminate Object Reference
      • ITEM 8: Avoid finalizer and cleaner
      • ITEM 9: try-with-resources
      • ITEM 10: The gerneral contract when overriding equlas
      • ITEM 11: Overriding hashCode
      • ITEM 12: overriding toString
      • ITEM 13: overriding clone judiciously
      • ITEM 14: Consider implementing comparable
      • ITEM 15: 클래스와 멤버의 접근을 최소화해라
      • ITEM 16: Use Accessor methods
      • ITEM 17: 변경 가능성을 최소화해라(불변 클래스)
      • ITEM 18: 상속보단 컴포지션을 사용해라
      • ITEM 19: 상속을 고려해 설계하고 문서화해라
      • ITEM 20: 추상 클래스보다 인터페이스를 우선하라
      • ITEM 21: 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계해라.
      • ITEM 22: 인터페이스는 타입을 정의하는 용도로만 사용해라
      • ITEM 23: 태그 달린 클래스보다 클래스 계층구조를 활용해라
      • ITEM 24: 멤버 클래스는 되도록 static으로 구현해라
      • ITEM 25: 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 생성해라.
      • ITEM 26: Raw type은 사용하지 마라
      • ITEM 27: 비검사 경고를 제거해라
      • ITEM 28: 배열보다는 리스트를 사용해라
      • ITEM 29: 이왕이면 제네릭 타입으로 만들어라
      • ITEM 30: 이왕이면 제네릭 메서드로 만들어라
      • ITEM 31 : 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높여라
      • ITEM 32: 제네릭과 가변인수를 함께 쓸 때는 신중해라
      • ITEM 33: 타입 안전 이종 컨테이너를 고려해라
      • ITEM 34: int 상수 대신 열거 타입을 사용해라
      • ITEM 35: ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용해라
      • ITEM 36: 비트 필드 대신 EnumSet을 사용해라
      • ITEM 37: ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용해라
      • TEM 38 : 확장할 수 있는 열거타입이 필요하면 인터페이스를 사용해라
      • ITEM 39: 명명 패턴보다 애너테이션을 사용해라
      • ITEM 40: @Override 어노테이션을 일관되게 사용해라
      • ITEM 41: 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용해라
      • ITEM 42: 익명 클래스보다는 람다를 사용해라
      • ITEM 43: 람다보다는 메서드 참조를 사용해라
      • ITEM 44: 표준 함수형 인터페이스를 사용해라
      • ITEM 45: 스트림은 주의해서 사용해라
      • ITEM 46: 스트림에서 부작용 없는 함수를 사용해라
      • ITEM 47: 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다.
      • ITEM 48: 스트림 병렬화는 주의해서 사용해라
      • ITEM 49: 매개변수가 유효한지 검사해라
      • ITEM 50: 적시에 방어적 복사본을 만들어라
      • ITEM 51: 메서드 시그니처를 신중히 설계해라
      • ITEM 52: 다중정의는 신중히 사용해라
      • ITEM 53: 가변인수는 신중히 사용해라
      • ITEM 54: null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환해라
      • ITEM 55: Optional 반환은 신중하게 해라
      • ITEM 56: 공개된 API 요소에는 항상 주석을 작성해라
      • ITEM 57: 지역변수의 범위를 최소화해라
      • ITEM 58: 전통적인 for 문보다는 for-each문을 사용해라
      • ITEM 59: 라이브러리를 익히고 사용해라
      • ITEM 60: 정확한 답이 필요하다면 float와 double은 피해라
      • ITEM 61: 박싱된 기본 타입보다는 기본 타입을 사용해라
      • ITEM 62: 다른 타입이 적절하다면 문자열 사용을 피해라
      • ITEM 63: 문자열 연결은 느리니 주의해라
      • ITEM 64: 객체는 인터페이스를 사용해 참조해라
      • ITEM 65: 리플렉션보다는 인터페이스를 사용해라
      • ITEM 66: 네이티브 메서드는 신중히 사용해라
      • ITEM 67: 최적화는 신중히 해라
      • ITEM 68: 일반적으로 통용되는 명명 규칙을 따라라
    • 객체지향 설계 원칙(SOLID)
    • 디자인패턴
      • Strategy Pattern
      • Template Method Pattern
      • Factory Method Pattern
      • Singleton
      • Delegation
      • Proxy
      • Adapter Pattern
    • 실습
      • 인터페이스 실습 - Vehicle
      • 인터페이스 실습 - Remote
      • GUI 실습 - Calculator
      • GUI 실습 - button
      • GUI 실습 - lotto
      • Thread 실습 - 좌석예약, 메세지보내기
    • Jar vs War
  • 데이터베이스
    • KEY
    • Index
    • Transaction
    • Trigger
    • Procedure / Function
    • Package
    • 데이터베이스 배움터
      • 데이터베이스 시스템
      • 관계데이터 모델
      • 관계대수와 SQL
    • MySQL
      • Database란
      • MySQL 시작하기
      • MySQL Database
      • MySQL Table
      • CRUD
      • 관계형 데이터베이스
      • Server와 Client
    • PostgreSQL
    • NoSQL
      • Install Cassandra on mac
      • Cassandra란?
      • NiFi란
  • Algorithm
    • String
    • Recursion
    • Dynamic Programming
    • Array, Struct, Pointer
    • Math
    • Sort
    • List
    • Stack
    • Queue
    • Graph
    • Tree
    • Maze
    • AVL
    • 이진탐색트리(Binary Search Tree)
    • DFS와 BFS
    • 다익스트라 알고리즘(Dijkstra's Algorithm)
    • Red-Black 트리
    • A* 알고리즘
    • Heap
    • Huffman Coding
    • Priority Queue
    • Bellman-Ford 알고리즘
    • C++
      • Class
      • STL
        • STL pair
        • STL Container - Associate Container
        • STL Container - Sequence Container
        • STL Container - Container Adapter
  • JavaScript
    • JABASCRIPT BASIC
    • Shallow Copy vs Deep Copy
    • OBJECT MODEL
    • NODE
    • 동기 처리 vs 비동기 처리
    • AJAX
    • CALLBACK
    • PROMISE
    • DEFERRER
    • UNDERSCORE
    • WEBPACK
    • SCOPE
    • EXECUTION CONTEXT
    • Image Object
    • BFCache란?
    • history.scrollRestoration
    • Intersection Observer
    • JWT - JSON Web Token
    • HTML vs JSON
  • Vue.js
    • 환경설정
    • Vue.js란?
    • Vue Instance
    • Vue Component
    • Vue Router
    • HTTP 통신
    • Template
    • Single File Component
    • Vue Animation
    • Vuex
    • Djnago와 연동하기
  • Backbone.js
    • Model
    • Collection
    • Sync
    • view
  • Node.js
    • Doit! - 노드로 만들 수 있는 대표적인 서버와 용도
    • Doit! - 노드에 대해 알아보고 개발 도구 설치하기
    • Doit! - 노드 간단하게 살펴보기
    • Doit! - 노드의 자바스크립트와 친해지기
    • Doit! - 노드의 기본 기능 알아보기
    • Doit! - 웹 서버 만들기
    • Doit! - 데이터베이스 사용하기
    • Doit! - 익스프레스 프로젝트를 모듈화하기
    • Doit! - 뷰 템플릿 적용하기
    • Doit! - 패스포트로 사용자 인증하기
    • Doit! - 채팅서버 만들기
    • Doit! - JSON-RPC 서버 만들기
  • Python
    • Warning-Could not import the lzma module
    • Pandas
      • Pandas 자료구조
      • Pandas 데이터 입출력
      • DataFrame Data 살펴보기
      • 시각화 도구 - Matplotlib
  • ML
    • 추천 시스템
      • Collaborative Filtering
      • Matrix Factorization
  • Django
    • Basic
      • 환경설정
      • About Django
      • Start Django Project
      • Secret Key 관리하기
      • Settings 분리하기
      • Django App
      • Django View & URL (1)
      • Django Model
        • MySQL 연동
      • Django Admin
      • Django View & URL (2)
      • Django Template
      • Django Template & View & URL
      • Django Static
      • Django form
    • Advanced
      • Django Generic View
      • Django Automated Testing
      • Django Extenstion Template
      • Django Model Package
      • Django OpenSSL setting
    • REST framework
      • Rest API
      • Serializers
      • ViewSet
    • Error
      • 환경설정 zlib 오류발생
      • ModuleNotFoundError
    • 패키지
      • django-debug-toolbar
    • Vue.js 연동하기
  • Ruby
    • variable & input/output
    • 조건문
    • 반복문
    • Array & Hash
    • Method
    • Proc&Lamda
    • Class
  • Ruby on Rails
    • Scaffolding
    • Controller
    • Model
    • Model-M:N relation
    • Model Validation
    • 멋사 10주차 수업(Tip)
  • HTML/CSS
    • Udacity - Intro to HTML/CSS
    • Udacity - Responsive Web Design
    • Udacity - Responsive Images
    • HTML Basic
    • CSS Basic
    • HTML5 Sementic Tag
    • HTML 텍스트 관련 태그들
    • HTML5 멀티미디어
    • HTML 폼 관련 태그들
    • 텍스트 관련 스타일
    • 색상과 배경을 위한 스타일
    • 레이아웃을 위한 스타일
    • CSS 포지셔닝
    • 다재다능한 CSS3 선택자
    • CSS와 애니메이션
    • 반응형 웹이란?
  • OS(운영체제)
    • Linux
      • Daemon
      • Cron
      • 프로세스 관련 명령어
      • 텍스트 파일 명령어
  • Network
    • 네트워크 기본 개념
    • 네트워크 기본 규칙
    • 물리 계층
    • 데이터 링크 계층
    • 네트워크 계층
    • 전송 계층
    • 응용 계층
    • 네트워크 전체 흐름
    • 무선 랜
  • IT 기타지식
    • NAS란
Powered by GitBook
On this page
  • 용어
  • 그래프의 표현
  • 인접 행렬(adjacency matrix)
  • 인접 리스트(adjacency list)
  • 간선 리스트
  • 참조페이지

Was this helpful?

  1. Algorithm

Graph

PreviousQueueNextTree

Last updated 3 years ago

Was this helpful?

그래프는 자료구조의 일종으로 **정점(Node, Vertex)**과 **간선(Edge)**로 이루어져있다. 간선은 정점간의 관계를 나타내며, 정점 사이를 연결한다.

G = (V,E) 로 나타낸다.

일상생활에서 그래프를 예로 들어보면,

  1. 지하철 역 : 정점 / 역사이 : 간선

  2. 교차로 : 정점 / 도로 : 간선

  3. 페이스북 사람 : 정점 / 팔로우 : 간선

이 있다.

비선형구조란 i번째 원소를 탐색한 다음 그 원소와 연결된 다른 원소를 탐색하려고 할 때, 여러 개의 원소가 존재하는 탐색구조를 말한다. 그래프 도 비선형 구조이다.

용어

  • 노드(Node) or 정점(Vertex)

  • 간선(Edge) or 링크(link): 정점간의 관계

  • 경로(Path) : 정점 A에서 B로가는 경로

    • 자동차 네비게이션 빠른길 찾기(최단 경로)

  • 사이클(Cycle) or 회로 : 정점 A에서 다시 A로 돌아오는 경로 (시작 노드 == 도착 노드)

  • 단순 경로와 단순 사이클 : 같은 정점을 두번 이상 방문하지 않는 경로/사이클

    • 일반적으로 사용하는 경로와 사이클은 단순 경로/사이클이다.

  • Directed Graph(방향 있는 그래프)

  • Undirected Graph(방향 없는 그래프 ) == Bidirection Graph(양방향 그래프)

    • A-E는 A→E와 E→A를 나타낸다.

    • 양방향 그래프는 모두 Directed Graph로 변경해서 문제를 풀 수 있다.

    • 일반적으로 그래프라하면 방향이없는 그래프를 말하는 것이다.

  • Multiple Edge : 두 정점 사이에 간선이 여러 개일 수도 있다.

    • a-c는 연결하는 간선이 2개이다.

    • 두 간선은 서로 다른 간선이다.

  • Loop(루프) : 간선의 양 끝 점이 같은 경우(4번)

  • 가중치(Weight) : 간선에 가중치가 있는 경우이다.

    • 이동 거리, 이동하는데 필요한 시간, 필요한 비용 등등등

    • 가중치가 없는 경우에는 1이라고 생각하면된다.

  • 차수(degree) : 정점과 연결되어 있는 간선의 개수이다.

    • 위의 가중치 그림으로 예를 들어보자면

      • 1의 차수 : 2

      • 2의 차수 : 4

    • Directed Graph의 경우에는 차수가 두가지가 있다.

      • in-degree(정점으로 들어오는 간선의 수)

      • out-degree(정점에서 나가는 간선의 수)

그래프의 표현

그래프의 표현은 그래프를 저장하는 방식이다. 이때 정점의 수는 정수로 저장하게 되고, 간선은 정점 사이의 관계를 저장한다. 그러므로 간선을 저장하는 것이 그래프를 저장하는 것이다.

보통 알고리즘 문제에서는 첫째 줄에 정점의 개수(n)과 간선의 개수(m)을 입력 받고 간선의 개수만큼 둘째 줄부터 간선의 정보를 입력 받는다.

// 양방향인 경우
5 6
A B
A E
B D
C D
C E
D E

방향이 있는 그래프라면 인접행렬은 비대칭이다.

인접 행렬(adjacency matrix)

그래프에서 정점(node)과 간선(edge)들의 연결관계를 정사각 행렬로 표현한 것이다.

그래프 G = (V, E)를 n >= 1(n은 정점이 수)의 정점의 가진 그래프라고 하였을 때 그래프 G에 대한 인접행렬의 크기는 n * n이며 a[n, n] 크기의 2차원 배열로 표현된다. 이때 a[n, n]에서 a[i, j] ∈ E(G)라면 1값을 아니라면 0의 값을 가지게 된다.

가중치 없는 경우

정점의 개수를 V개라고 했을 때, V*V 크기의 이차원 배열을 이용한다.

// i에서 j로 가는 간선이 있을 때
A[i][j] = 1
// i에서 j로 가는 간선이 없을 때
A[i][j] = 0
//위의 양방향 그래프(B)
0 1 0 0 1
1 0 0 1 0
0 0 0 1 1
0 1 1 0 1
1 0 1 1 0
  • Undirected Graph 에서는 A[i][j] == A[j][i] 이다.

  • 없는 간선도 저장하기 때문에 잘 사용하지 않는다.(쉬운 문제를 풀 때 사용)

#include <cstdio>

int a[10][10];
int main(){
	int n,m;
    scanf("%d %d",&n,&m);
    for(int i=0;i<m;i++){
        int u,v;
 		scanf("%d %d",&u,&v);
        a[u][v]=a[v][u]=1; // 양방향
        //단방향인 경우에는 a[u][v]=1;만 해주면된다.
    }
}

가중치 있는 경우

가중치가 있을 경우에는 가중치도 같이 저장해주면된다.

// i에서 j로 가는 간선이 있을 때
A[i][j] = w
// i에서 j로 가는 간선이 없을 때
A[i][j] = 0

만약 가중치가 0<=w일 경우에는 간선이 없는 경우에는 -1을 저장해주면된다.

하지만 가중치의 범위가 정수라면! 1. 간선의 존재 여부(1,0)를 저장하는 배열 2. 가중치 정보를 저장하는 배열 을 조합해서 사용할 수 있다.

//위의 양방향 그래프
0 6 0 0 1
6 0 0 8 0
0 0 0 2 3
0 8 2 0 4
1 0 3 4 0
#include <cstdio>

int a[10][10];
int main(){
	int n,m;
    scanf("%d %d",&n,&m);
    for(int i=0;i<m;i++){
        int u,v,w;
 		scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
        a[u][v]=a[v][u]=w;
    }
}

공간복잡도

  • O(V^2)

시간복잡도

  • 어떤 노드 v에 인접한 모든 노드 찾기 O(n)시간

  • 어떤 에지(u,v)가 존재하는지 검사 O(1)

인접 리스트(adjacency list)

인접행렬은 표현할 때 연결되지 않았던 부분까지 모두 표현이 된다. (연결되지 않은 부분을 0으로 표현한다.) 알고리즘을 구현할 때에도 0까지 모두 조사를 해야하므로 효율이 떨어지는 경우가 많은데 인접리스트는 이러한 단점을 극복한다.

가중치 없는 경우(c++)

linked list를 이용해서 구현한다. 이 때 A[i]는 i와 연결된 정점을 linked list로 포함하고 있다.(i와 연결된 정점이 총 몇개인지 알 수 없기 때문이다.)

A[1] B E
A[2] A D
A[3] D E
A[4] B C E
A[5] A C D

이때 연결된 정점을 저장하므로 간선을 나타내게 된다. 모든 간선이 한번 씩 저장(O(E)=간선의 수)된다.

vector로 구현하기

그런데, linked list는 구현하는데 시간이 오래걸리기 때문에, 주로 vector와 같이 길이를 변경할 수 있는 배열을 이용해서 구현한다.

#include <cstdio>
#include <vector>
using namespace std;
vector<int> a[10];

int main(){
	int n,m;
    scanf("%d %d",&n,&m);
    for(int i=0;i<m;i++){
        int u,v;
 		scanf("%d %d",&u,&v);
        a[u].push_back(v);
		a[v].push_back(u);
    }
}

주의할점이 한가지 있다. cpp에서 vector의 표현에 주의해아한다.

  • vector<int> a(10) 은 크기가 10인 1차원 배열을 의미한다. (=int a[10])

  • vector<int> a[10] 은 int a배열이 10개가 있다는 것을 의미한다.

#include <cstdio>
#include <vector>
using namespace std;

int main(){
	int n,m;
    scanf("%d %d",&n,&m);
    vector<vector<int>> a(n+1);
    for(int i=0;i<m;i++){
        int u,v;
 		scanf("%d %d",&u,&v);
        a[u].push_back(v);
		a[v].push_back(u);
    }
}

가중치 없는 경우(c)

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct node{
    int vertext;
    struct node * next;
}Node;


typedef struct graph{
    int num_vertex; //vertex 수
    Node ** adjList;
}Graph;

Node * new_node(int v){
    Node * new = (Node *)malloc(sizeof(Node));
    new->vertext = v;
    new->next = NULL;
    return new;
}

Graph * create_graph(int verNum){
    Graph * g = (Graph *)malloc(sizeof(Graph));
    g->num_vertex = verNum;
    
    // verNum개의 정점을 가지는 인접리스트
    g->adjList = malloc(verNum*sizeof(Node));
    for(int i=0;i<verNum;i++)g->adjList[i] = NULL;
    return g;
}

void add_edge(Graph * g, int src, int dest){
    // src에서 dest로가는 edge 추가
    Node * new = new_node(dest);
    new->next = g->adjList[src];
    g->adjList[src] = new;
    
    // dest에서 src로 가는 edge추가
    new = new_node(src);
    new->next = g->adjList[dest];
    g->adjList[dest] = new;
    
}

void print_graph(Graph * g){
    int v;
    for(v=0;v<g->num_vertex;v++){
        Node * tmp = g->adjList[v];
        printf("인접리스트 %d 정점\n",v);
        while(tmp){
            printf(" -> %d",tmp->vertext);
            tmp=tmp->next;
        }
        printf("\n");
    }
}
int main(int argc, const char * argv[]) {
    Graph* graph = create_graph(6);
    add_edge(graph, 0, 1);
    add_edge(graph, 0, 2);
    add_edge(graph, 1, 2);
    add_edge(graph, 1, 4);
    add_edge(graph, 1, 3);
    add_edge(graph, 2, 4);
    add_edge(graph, 3, 4);
    add_edge(graph, 4, 6);
    add_edge(graph, 5, 1);
    add_edge(graph, 5, 6);
    
    print_graph(graph);
    
    return 0;
}
인접리스트 0 정점
 -> 2 -> 1
인접리스트 1 정점
 -> 5 -> 3 -> 4 -> 2 -> 0
인접리스트 2 정점
 -> 4 -> 1 -> 0
인접리스트 3 정점
 -> 4 -> 1
인접리스트 4 정점
 -> 6 -> 3 -> 2 -> 1
인접리스트 5 정점
 -> 6 -> 1

가중치 있는 경우

A[1] (B,6) (E,1)
A[2] (A,1) (D,8)
A[3] (D,2) (E,3)
A[4] (B,8) (C,2) (E,4)
A[5] (A,1) (C,3) (D,4)
#include <cstdio>
#include <vector>
using namespace std;

vector<pair<int,int>> a[10];
int main(){
	int n,m;
    scanf("%d %d",&n,&m);
;
    for(int i=0;i<m;i++){
        int u,v,w;
 		scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
        a[u].push_back(make_pair(v,w);
        a[v].push_back(make_pair(u,w);
    }
}

공간복잡도

  • O(E)

시간복잡도

  • 어떤 노드 v에 인접한 모든 노드 찾기 O(degree(v))

  • 어떤 엣지(u,v)가 존재하는 지 검사 O(degree(u))

간선 리스트

STL, array list를 사용할 수 없는 경우에는 간선리스트로 그래프를 저장할 수 있다.

간선리스트는 배열을 이용해서 구현하며, 간선을 모두 저장한다.

  • 앞 정점을 기준으로 정렬

E[0] = A B
E[1] = A E
E[2] = B A
E[3] = B D
E[4] = C D
E[5] = C E
E[6] = D B
E[7] = D C
E[8] = D E
E[9] = E A
E[10] = E C
E[11] = E D
  • 각 간선의 앞 정점을 기준으로 개수를 센다.

i
0
1
2
3
4
5

cnt[i]

0

2

2

2

3

3

  • 각 정점의 간선수의 누적합을 구한다.

i
0
1
2
3
4
5

cnt[i]

0

2

4

6

9

12

  • i번과 연결된 간선은 E[cnt[i-1]]부터 E[cnt[i]-1]까지 이다.

    • 3번과 연결된 간선은 E[4]~E[6-1]까지

공간복잡도

  • O(E)

참조페이지

std::vector()를 이용하여 간단하게 구현할 수 있다. ( )이때 인접행렬로 구현하는 것보다 공간을 적게 사용한다. 각 정점에서 연결되는 리스트의 순서는 중요하지 않다.

A[i]는 i와 연결된 정점과 그 간선의 가중치를 linked list로 포함한다. 이때 vector 컨테이너의 타입으로 pair를 사용한다.( )

vector 알아보기
pair 알아보기
https://kingpodo.tistory.com/46