Graph

그래프 표현 방법: 인접 행렬(Adjacency Matrix)과 인접 리스트(Adjacency List) 비교 그래프는 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 자료구조로, 데이터 간의 관계를 효과적으로 표현할 수 있다. 그래프를 표현하는 방법을 선택할 때는 해결하려는 문제의 특성과 그래프의 구조를 고려해야 한다. 간선이 적은 희소 그래프의 경우 인접 리스트가 메모리와 성능 면에서 우수 간선이 많은 밀집 그래프나 정점 간 연결 여부를 빠르게 확인해야 하는 경우에는 인접 행렬이 적합하다. 실제로는 두 방법을 혼합하거나 응용한 자료구조를 사용하기도 한다. 많은 실제 응용 사례(소셜 네트워크, 웹 페이지 연결 등)에서는 정점 수에 비해 간선 수가 적은 희소 그래프의 특성을 가지므로 인접 리스트가 더 많이 사용되는 경향이 있다. ...

그래프 (Graph) 그래프는 컴퓨터 과학에서 가장 유연하고 강력한 자료구조 중 하나이다. 다양한 관계를 표현할 수 있어 현실 세계의 복잡한 문제를 모델링하는 데 매우 유용하다. 그래프는 다양한 문제를 해결하는 데 사용되는 강력한 자료구조이다. 인접 행렬, 인접 리스트, 간선 리스트 등 다양한 방법으로 표현할 수 있으며, DFS, BFS 등의 탐색 알고리즘부터 다익스트라, 벨만-포드 등의 최단 경로 알고리즘, 크루스칼, 프림 등의 최소 신장 트리 알고리즘까지 다양한 알고리즘이 그래프에 적용된다. 현실 세계의 많은 문제들을 그래프로 모델링할 수 있기 때문에, 그래프 이론은 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 분야이다. 특히 소셜 네트워크, 내비게이션 시스템, 웹 페이지 랭킹 등 현대 기술의 핵심 부분에 그래프 알고리즘이 적용되고 있다. ...

무방향 그래프(Undirected Graph) 무방향 그래프(Undirected Graph) 는 각 간선(Edge)에 방향성이 없는 그래프이다. 즉, 정점 A와 정점 B가 간선으로 연결되어 있으면, A에서 B로 가는 것과 B에서 A로 가는 것이 동일하다. 무방향 그래프 특징 간선이 양방향(↔)으로 연결됨 정점 간 이동에 방향성이 없음 정점의 차수(Degree)는 해당 정점과 연결된 간선의 개수 DFS(깊이 우선 탐색), BFS(너비 우선 탐색) 등의 알고리즘이 적용 가능 연결 그래프(Connected Graph)와 비연결 그래프(Disconnected Graph) 개념 적용 가능 무방향 그래프의 표현 방법 1 2 3 A — B | | C — D A - B (A와 B는 서로 연결됨) A - C (A와 C는 서로 연결됨) B - D (B와 D는 서로 연결됨) C - D (C와 D는 서로 연결됨) 무방향 그래프의 인접 행렬(Adjacency Matrix) 표현 A B C D A 0 1 1 0 B 1 0 0 1 C 1 0 0 1 D 0 1 1 0 설명 ...

방향 그래프(Directed Graph) 방향 그래프(Directed Graph, Digraph) 는 각 간선(Edge)에 방향성이 부여된 그래프이다. 즉, 간선이 단방향이므로 A → B 는 이동할 수 있지만 B → A 로는 이동할 수 없다. 방향 그래프는 일방향 관계가 있는 다양한 시스템을 모델링할 수 있다. 웹, 사회 연결망, 컴퓨터 시스템, 생물학적 네트워크 등 다양한 분야에서 방향 그래프를 활용한 알고리즘과 모델이 개발되고 있다. 방향 그래프 특징 간선이 한 방향(→)으로만 연결됨 단방향 관계를 표현할 때 사용 (예: 팔로우 관계, 웹 페이지 링크) 진입 차수(In-degree)와 진출 차수(Out-degree) 개념이 존재 진입 차수(In-degree): 해당 정점으로 들어오는 간선의 개수 진출 차수(Out-degree): 해당 정점에서 나가는 간선의 개수 방향 그래프의 표현 방법 방향 그래프 예시 ...