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      • ITEM 9: try-with-resources
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      • 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
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      • ITEM 43: 람다보다는 메서드 참조를 사용해라
      • ITEM 44: 표준 함수형 인터페이스를 사용해라
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      • ITEM 46: 스트림에서 부작용 없는 함수를 사용해라
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      • ITEM 50: 적시에 방어적 복사본을 만들어라
      • ITEM 51: 메서드 시그니처를 신중히 설계해라
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  • 개념
  • edge relaxation 이란?
  • 예시
  • Negative Cycle
  • 구현
  • 단점
  • 시간복잡도
  • 참조페이지

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  1. Algorithm

Bellman-Ford 알고리즘

PreviousPriority QueueNextC++

Last updated 3 years ago

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밸만-포드 알고리즘은 에서 할 수 없었던 음의 가중치도 계산할 수 있도록 한 방법이다. 그러므로 밸만포드도 다익스트라와 마찬가지로 단일노드 s에서 출발해 그래프 내의 모든 다른 노드에 도착하는 가장 짧은 경로를 찾는 문제이다. 하지만 다익스트라 알고리즘보다 시간복잡도가 높으므로 상황에 맞게 이용해야한다.

개념

시작노드 s에서 도착노드 v까지 이르는 최단 경로는 s에서 u까지의 최단경로 + u에서 v사이의 가중치를 더한 값이다.

D(s,v) = D(s,u) + W(u,v)

밸만-포드 알고리즘은 s와 u사이의 최단 거리를 구할 때, 그래프 내 모든 edge에 대해서 edge relaxation 을 수행해준다.

밸만-포드 알고리즘에서는 모든 엣지에 대한 edge relaxation을 |V|-1회 수행한다.

edge relaxation 이란?

기존의 d(z)가 75였는데 탐색 과정에서 d(u)+e = 60으로 길이가 더 짧을 때, 노드와 엣지의 정보를 업데이트 해주는 것을 말한다.

예시

모든 엣지에 대한 edge relaxation을 1회 수행한 것이다. edge relaxation을 수행할 때 거리 정보 뿐만아니라 최단경로 또한 update합니다.

Negative Cycle

음수 가중치가 사이클을 이루고 있는 경우에는 밸만-포드 알고리즘은 작동하지 않는다.

위의 그림에서 c,d와 e,f가 사이클을 이루고 있는 것을 볼 수 있다. c, d 의 경우에는 사이클을 돌수록 distance가 커져서 최단 경로를 구할 때 문제가 되지 않지만, e,f 의 경우에는 사이클을 돌수록 distance가 작아져서 최단 경로를 구하는 것이 의미가 없어진다.

  1. 초깃값 설정을 한다. (시작정점 / 시작정점외 정점들)

  2. edge relaxation : 첫번째 반복을 한다. 최단거리를 찾기위함. (정점의개수(V)-1 번 (모든간선 순회) )

  3. 두번째 반복을 한다. 음의사이클 판정하기 위함.

구현

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

typedef struct edge{
    int src, dest, weight;
}Edge;

typedef struct graph{
    
    // V는 정점의 수 , E는 edge의수
    int V,E;
    Edge * edge;
}Graph;

Graph * create_graph(int V, int E){
    Graph * g = (Graph*)malloc(sizeof(Graph));
    
    g->V=V; g->E=E;
    g->edge = (Edge*)malloc((g->E)*sizeof(Edge));
    
    return g;
}

void print_array(int dis[], int n){
    printf("정점\t\t시작점으로부터거리\n");
    for(int i =0;i<n;i++)
        printf("%d\t\t\t%d\n",i,dis[i]);
}

void bellman(Graph * graph, int src){
    int v,u,weight;
    
    int V = graph->V;
    int E = graph->E;
    int distance[V];
    
    // 1단계 : 시작점으로 부터 거리 배열을 INT_MAX로 초기화
    // 단, 출발점에서 출발점으로 거리는 0이다.
    for(int i=0;i<V;i++)
        distance[i]=INT_MAX;
    distance[src]=0;
    
    // 2단계 : edge relaxation을 모든 엣지에 대해 |v|-1번 해준다.
    for(int i=1;i<=V-1;i++){
        for(int j=0;j<E;j++){
            u = graph->edge[j].src;
            v = graph->edge[j].dest;
            weight = graph->edge[j].weight;
            
            if(distance[u]!=INT_MAX && distance[u]+weight<distance[v])
                distance[v] = distance[u]+weight;
        }
    }
    
    // 3단계 : 음수사이클이 있는지 검사해준다.
    for(int i=0;i<E;i++){
        u = graph->edge[i].src;
        v = graph->edge[i].dest;
        weight = graph->edge[i].weight;
        if(distance[u]!=INT_MAX && distance[u]+weight<distance[v])
            printf("그래프가 음수 사이클을 포함하고 있습니다.\n");
    }
    
    print_array(distance, V);
}
int main(){
    
    int V = 5;
    int E = 8;
    Graph * graph = create_graph(V, E);
    
    graph->edge[0].src = 0;
    graph->edge[0].dest = 1;
    graph->edge[0].weight = -1;
    
    graph->edge[1].src = 0;
    graph->edge[1].dest = 2;
    graph->edge[1].weight = 4;
    
    graph->edge[2].src = 1;
    graph->edge[2].dest = 2;
    graph->edge[2].weight = 3;
    
    graph->edge[3].src = 1;
    graph->edge[3].dest = 3;
    graph->edge[3].weight = 2;
    
    graph->edge[4].src = 1;
    graph->edge[4].dest = 4;
    graph->edge[4].weight = 2;
    
    graph->edge[5].src = 3;
    graph->edge[5].dest = 2;
    graph->edge[5].weight = 5;
    
    graph->edge[6].src = 3;
    graph->edge[6].dest = 1;
    graph->edge[6].weight = 1;
    
    graph->edge[7].src = 4;
    graph->edge[7].dest = 3;
    graph->edge[7].weight = -3;
    
    bellman(graph, 0);
    
    return 0;
}

단점

음수 가중치가 있는 경우 최단 거리를 구할 수 있지만 사이클이 있는 경우에는 작동하지 않는다.

시간복잡도

그래프에서 노드가 V개, 엣지가 E개 라면 시간복잡도는 O(VE)이다.

참조페이지

https://ratsgo.github.io/data%20structure&algorithm/2017/11/25/shortestpath/
다익스트라