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위상정렬은 순서가 정해져 있는 작업을 차례로 수행해야 할 때, 순서를 결정해주는 그래프 정렬 알고리즘이다.
위상 정렬의 시간 복잡도는 **O(V + E)**로 문제를 해결할 수 있다.
위상 정렬은 DFS를 사용하여 구현하거나 indegree 배열을 사용하여 해결 가능하다.
indegree란?
한 정점에서 자신에게 들어오는 방향인 간선의 수를 의미한다.
위 그래프를 예로 들어보자.
- 1번 정점 : 2
- 2번 정점 : 0
- 3번 정점 : 1
- 4번 정점 : 1
위상 정렬 알고리즘
- 간선의 정보를 받아 모든 정점의 indegree의 개수를 저장한다.
- indegree가 0인 정점을 큐에 삽입한다.
- 큐에서 원소를 꺼내 해당 원소와 간선을 제거한다.
- 제거 이후에 해당 indegree가 0이 된 정점을 큐에 삽입한다.
- 큐가 빌 때까지 3, 4 과정을 반복한다.
위 과정에서 큐가 빈다면 사이클이 존재하므로 위상 정렬이 불가능하다.
- 모든 원소를 방문하기 전에 큐가 빈다면 사이클이 존재하는 의미다.
- 위상 정렬은 사이클이 존재하면 안 된다!
- 위 그래프를 Directed Acyclic Graph(DAG)라고 한다.
- 모든 원소를 방문했다면 큐에서 꺼낸 순서가 위상 정렬의 결과다.
이제 위상 정렬의 코드를 알아봅시다.
- 그래프의 관계를 표현하기 위한 2차원 Integer 배열
- 해당 노드의 indegree를 가지는 1차원 Integer 배열
- indegree 값이 0이 된 노드들을 담기위한 큐
- 위의 큐에서 꺼내져 결과로 출력하기 위해 담는 결과 큐
import java.util.*;
public class Main {
static int N;
public static void main(String[] args) {
N = 7;
int[] indegree = new int[N + 1];
List<List<Integer>> array = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i <= N; i++)
array.add(new ArrayList<>());
// 간선 목록 input1 -> input2
int[] input1 = {1, 1, 2, 4, 3, 3, 5, 2, 5};
int[] input2 = {2, 3, 5, 6, 4, 7, 6, 4, 4};
// 1. 간선의 정보를 받아 모든 정점의 indegree의 개수를 저장한다.
for (int i = 0; i < input1.length; i++) {
int node1 = input1[i];
int node2 = input2[i];
array.get(node1).add(node2);
indegree[node2]++;
}
topologicalSort(indegree, array);
}
static void topologicalSort(int[] indegree, List<List<Integer>> array) {
Queue<Integer> q = new LinkedList<>();
Queue<Integer> result = new LinkedList<>();
// 2. indegree가 0인 정점을 큐에 삽입한다.
for (int i = 1; i <= N; i++) {
if (indegree[i] == 0) {
q.offer(i);
}
}
/**
* 3. 큐에서 원소를 꺼내 해당 원소와 간선을 제거한다.
* 4. 만약 indegree가 0 이 된다면 큐에 넣기
* 5. 큐가 빌 때까지 3, 4 과정을 반복한다.
*/
while (!q.isEmpty()) {
int node = q.poll();
result.offer(node);
// 큐에서 원소를 꺼내 해당 원소와 간선을 제거한다.
for (Integer i : array.get(node)) {
indegree[i]--;
// 만약 indegree가 0 이 된다면 큐에 넣기
if (indegree[i] == 0) {
q.offer(i);
}
}
}
System.out.println(result);
}
}
위상 정렬 문제
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