최단경로 문제: 벨만-포드 알고리즘(Bellman-Ford Algorithm)

목차

벨만-포드 알고리즘(Bellman-Ford Algorithm) 알아보기

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벨만-포드 알고리즘 (Bellman-Ford Algorithm)은 최단 경로(Shortest path) 문제 중에 Single-source path 찾는 알고리즘입니다.

 

최단 경로 문제는 아래 글을 참고하시기 바랍니다.

https://yoongrammer.tistory.com/87

최단 경로(Shortest path) 문제 개념

 

특징

• brute force strategy를 사용합니다.
• 동일 문제에 대해 다익스트라의 알고리즘보다 느리지만 음수 간선을 가진 그래프에서도 사용 가능합니다.
• 그래프에 음의 가중치 사이클 여부를 확인할 수 있습니다.
  음의 가중치 사이클이 없으면 true를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환합니다.

구현

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다익스트라 알고리즘과 마찬가지로 Relax 연산을 사용합니다.

 

다익스트라 알고리즘은 greedy 한 방식으로 최단경로를 찾기 위해 우선순위 큐를 사용하는 반면 벨만-포드 알고리즘은 단순히 모든 간선에 대해 Relax를 수행합니다.

 

의사 코드는 다음과 같습니다.

BELLMAN-FORD(G, w, s)
1 INITIALIZE-SINGLE-SOURCE(G, s)
2 for i 1 to |V[G]| - 1
3      do for each edge (u, v) ∈ E[G]
4              do RELAX(u, v, w)
5 for each edge (u, v) ∈ E[G]
6      do if d[v] > d[u] + w(u, v)
7            then return FALSE
8 return TRUE

1. 그래프에 있는 모든 정점을 초기화 합니다.
   • 모든 정점은 d[v] = ∞, π[v] = nil 로 초기화되고 그중 시작 정점인 s는 0으로 초기화합니다.
2. 2~4 라인은 모든 간선에 대한 Relax연산을 "정점 수 - 1"회 반복합니다.
3. 5~8 라인은 음의 가중치 사이클이 있는지 검사하고 있다면 false를 반환하고 없으면 true를 반환합니다.

 

INITIALIZE-SINGLE-SOURCE, Relax 연산에 대해서는 위 링크에 있는 최단경로 문제 개념을 참고하시기 바랍니다.

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그림 예시

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다음은 벨만-포드 알고리즘의 그림 예시입니다.

• 소스는 정점 z입니다. d 값은 꼭짓점 내에 표시되고 주황색 간선은 π 값을 나타냅니다.
  • d : 시작 정점부터 현재 정점까지의 최단경로 측정치(shortest path estimate)
  • π : 시작 정점부터 현재 정점까지의 최단경로상에서 현재 정점의 직전 정점(predecessor)
• 간선의 relax연산은 사전 순으로 수행한다고 가정합니다. (순서는 구현에 따라 다름)
  • 순서 : (u, v),(u, x), (u, y), (v, u), (x, v), (x, y), (y, v), (y, z), (z, u), (z, x)

1. 초기화 작업을 합니다.
   • 각 정점 v ∈ V에 대해서 s가 시작 정점이라고 했을 때, d[s] = 0, d[v] = ∞, π[v] = NIL로 초기화합니다.
     

     

2. 정점의 수 - 1 회만큼 모든 간선에 대한 relax연산을 사전 순으로 수행합니다. 이 그림에선 총 4(5-1) 회 반복합니다.
   
   1. 모든 간선의 relax연산을 사전 순으로 수행합니다.
      

      

   2. 모든 간선의 relax연산을 사전 순으로 수행합니다.
      

      

   3. 모든 간선의 relax연산을 사전 순으로 수행합니다.
      

      

   4. 모든 간선의 relax연산을 사전 순으로 수행합니다. 이 값이 최종 d, π값이 됩니다.
      

      

이 그림에선 음의 가중치 사이클을 가지고 있지 않으므로 true를 반환합니다.

 

성능

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벨만-포드 알고리즘의 성능은 다음과 같습니다.

V는 정점의 수이고 E는 간선의 수입니다.

 

초기화 작업 (line 1)

• \(O(V)\)

RELAX 연산 (line 2 ~ 4)

• RELAX 연산의 시간 복잡도는 \(O(1)\)이고 총 E회 수행하기 때문에 매 차례마다 \(O(E)\)의 시간이 소요되고 총 \(V-1\) 회의 차례를 수행하게 됩니다. 그러므로 총 \(O((V-1) E)= O(VE)\)의 시간이 걸립니다.

음의 가중치 사이클 검사 (line 5 ~ 7)

• \(O(E)\)

그러므로 벨만-포드 알고리즘의 시간 복잡도는 \(O(V+VE+E) = O(VE)\)입니다.