[TIL] #14 (2022.02.06)

okyungjin·2022년 2월 6일
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탐색

탐색이란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정을 의미한다.

프로그래밍에서는 그래프, 트리 등의 자료구조 안에서 탐색을 하는 문제를 자주 다룬다.
대표적인 탐색 알고리즘으로 DFSBFS가 있다.

그래프

그래프의 구조

DFS/BFS를 이해하기 전에 그래프의 기본 구조를 알아야 한다.

  • 그래프는 노드(Node)와 간선(Edge)로 표현된다.

  • 그래프 탐색 이란 하나의 노드를 시작으로 다수의 노드를 방문하는 것을 말한다.
  • 두 노드가 간선으로 연결되어 있다면 두 노드는 인접하다 adjacency 라고 표현한다.

그래프의 표현

프로그래밍에서 그래프는 2가지 방식으로 표현한다.

인접 행렬 (Adjacency Matrix)

2차원 배열에 각 노드가 연결된 형태를 기록하는 방식

연결되어 있지 않은 노드끼리는 무한의 비용이라고 작성한다. 위의 그래프를 인접 행렬로 나타내면 다음과 같다.

INF = 999999999

graph = [
	[0, 7, 5],
	[7, 0, INF],
	[5, INF, 0],
]

인접 리스트 (Adjacency List)

리스트로 그래프의 연결 관계를 표현하는 방식

인접 리스트의 방식에서는 다음 그림처럼 모든 노드에 연결된 노드에 대한 정보를 차례대로 연결하여 저장한다.

graph = [[] for _ in range(3)]

graph[0].append((1, 7))
graph[0].append((1, 5))

graph[1].append((1, 7))

graph[2].append((0, 5))

print(graph)  # [[(1, 7), (1, 5)], [(1, 7)], [(0, 5)]]

두 방식의 차이

  1. 메모리 측면 (인접 리스트 is better)
    1. 인접 행렬: 모든 관계를 저장→ 노드 개수가 많을수록 메모리가 불필요하게 낭비됨
    2. 인접 리스트: 연결된 정보만을 저장 → 메모리 효울적으로 사용
  2. 속도 측면 (인접 행렬 is better)
    1. 인접 리스트: 인접 행렬에 비해 특정한 두 노드가 연결되어 있는지에 대한 정보를 얻는 속도가 느림 (연결된 데이터를 하나씩 확인해야 하므로)
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