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플로이드 워셜 알고리즘(Floyd-Warshall Algorithm)이란? 본문
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플로이드 워셜 알고리즘(Floyed-Warshall Algorithm)은 모든 정점에서 모든 정점 사이의 최단 경로를 찾는 알고리즘이다.
다익스트라 알고리즘이 하나의 정점에서 모든 정점 사이의 최단 경로를 찾는 것과는 차이가 있다. 또한 가중치를 음수와 양수
모두 가질 수 있다는 점도 다르다. 플로이드 워셜 알고리즘의 기본 동작 원리는 다음과 같다.
1. 최단 거리 테이블을 만든다. 이때, 초기 주어진 조건으로 하나의 정점에서 다른 정점으로
바로 갈 수 있는 경우 그 값으로, 갈 수 없는 경우 무한대로 테이블을 초기화한다.
2. 모든 정점에 대하여 해당 정점을 지나 다른 정점으로 이동할 때의 거리를 구하고,
기존의 거리와 비교하여 그 거리가 더 짧다면 테이블의 값을 갱신한다.
점화식으로 표현하자면 다음과 같다.
정점 a에서 b로 가는 최단 거리는 [정점 a에서 b로 바로 가는 거리]와
[정점 a에서 정점 k, 다시 정점 k에서 정점 b로 가는 경우를 더한 거리] 중 더 짧은 거리이다.
Distance(ab) = min(Distance(ab), Distance(ak) + Distance(kb))
정점 | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 0 | 2 | INF | 4 |
2 | 2 | 0 | INF | 5 |
3 | 3 | INF | 0 | INF |
4 | INF | 2 | 1 | 0 |
정점 | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 0 | 2 | INF | 4 |
2 | 2 | 0 | INF | 5 |
3 | 3 | 5(3-1-2) | 0 | 7(3-1-4) |
4 | INF | 2 | 1 | 0 |
정점 | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 0 | 2 | INF | 4 |
2 | 2 | 0 | INF | 5 |
3 | 3 | 5 | 0 | 7 |
4 | 4(4-2-1) | 2 | 1 | 0 |
정점 | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 0 | 2 | INF | 4 |
2 | 2 | 0 | INF | 5 |
3 | 3 | 5 | 0 | 7 |
4 | 4 | 2 | 1 | 0 |
정점 | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 0 | 2 | 5(1-4-3) | 4 |
2 | 2 | 0 | 6(2-4-3) | 5 |
3 | 3 | 5 | 0 | 7 |
4 | 4 | 2 | 1 | 0 |
▶ 구현 코드
NF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정
# 정점의 개수 및 간선의 개수를 입력받기
n = int(input())
m = int(input())
# 2차원 리스트(그래프 표현)를 만들고, 모든 값을 무한으로 초기화
graph = [[INF] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]
# 자기 자신에서 자기 자신으로 가는 비용은 0으로 초기화
for a in range(1, n + 1):
for b in range(1, n + 1):
if a == b:
graph[a][b] = 0
# 각 간선에 대한 정보를 입력 받아, 그 값으로 초기화
for _ in range(m):
# A에서 B로 가는 비용은 C라고 설정
a, b, c = map(int, input().split())
graph[a][b] = c
# 점화식에 따라 플로이드 워셜 알고리즘을 수행
for k in range(1, n + 1):
for a in range(1, n + 1):
for b in range(1, n + 1):
graph[a][b] = min(graph[a][b], graph[a][k] + graph[k][b])
# 수행된 결과를 출력
for a in range(1, n + 1):
for b in range(1, n + 1):
# 도달할 수 없는 경우, 무한(INFINITY)이라고 출력
if graph[a][b] == 1e9:
print("INFINITY", end=" ")
# 도달할 수 있는 경우 거리를 출력
else:
print(graph[a][b], end=" ")
print()
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