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그래프(Graph)란?

• 단순히 노드(N, node)와 그 노드를 연결하는 간선(E, edge)을 하나로 모아 놓은 자료구조
  
  

그래프의 개념

• 연결되어 있는 객체 간의 관계를 표현할 수 있다. ex) 지도, 지하철 노선도, 도로, 전기 회로 등
• 그래프는 여러 개의 고립된 부분 그래프로 구성될 수 있다.
  
  

그래프와 트리의 차이

	그래프	트리
정의	노드와 그 노드를 연결하는 간선을 하나로 모아 놓은 자료구조	방향성이 있는 비순환 그래프의 한 종류
방향성	방향 그래프와 무방향 그래프 모두 존재	방향 그래프
사이클	사이클 가능 자체 간선 가능 순환 그래프와 비순환 그래프 모두 존재	사이클 불가능 자체 간선 불가능 비순환 그래프
루트 노드	루트 노드의 개념이 없음	한 개의 루트 노드 존재 모든 자식 노드는 한 개의 부모 노드를 가짐
부모-자식	부모 - 자식의 개념이 없음	부모 - 자식 관계로 이루어짐
모델	네트워크 모델	계층 모델
순회	DFS, BFS	DFS, BFS 내 전위, 중위, 후위
간선의 수	그래프에 따라 간선의 수가 다름 간선이 없을 수도 있음	노드가 N인 트리는 항상 N-1의 간선을 가짐
경로	-	임의의 두 노드 간의 경로는 유일
예시 및 종류	지도, 지하철 노선도, 도로, 전기 등	이진 트리, 이진 탐색 트리, 균형 트리 등

그래프 관련 용어

• 정점(vertex): 위치의 개념이며, 데이터가 저장된다. (node 라고도 부른다.)
• 간선(edge): 위치 간의 관계, 즉 노드를 연결하는 선이다. (link, branch 라고도 부른다.)
• 인접 정점(adjacent vertex): 간선에 의해 직접 연결된 정점
• 정점의 차수(degree): 무방향 그래프에서 하나의 정점에 인접한 정점의 수
  • 무방향 그래프에 존재하는 정점의 모든 차수 합 = 그래프의 간선 수 * 2
• 진입 차수(in-degree): 방향 그래프에서 외부에서 오는 간선의 수 (내차수 라고도 부른다.)
• 진출 차수(out-degree): 방향 그래프에서 외부로 향하는 간선의 수 (외차수 라고도 부른다.)
• 경로 길이(path length): 경로를 구성하는 데 사용된 간선의 수
• 단순 경로(simple path): 경로 중에서 반복되는 정점이 없는 경우
• 사이클(cycle): 단순 경로의 시작 정점과 종료 정점이 동일한 경우

그래프의 종류

무방향 그래프

• 간선에 방향성이 존재하지 않는 그래프이다.
• 정점 A와 정점 B를 연결하는 간선은 (A, B)와 같이 표현한다.
  (A, B) = (B, A)
• e.g) 양방향 통행

방향 그래프

• 간선에 방향성이 존재하는 그래프이다.
• 정점 A와 정점 B를 연결하는 간선은 <A, B> 또는 <B, A>와 같이 표현한다.
  <A, B> != <B, A>
  <A, B>는 A → B, <B, A>는 B → A를 나타낸다.
• e.g) 일방 통행

가중치 그래프

• 간선에 비용이나 가중치가 할당된 그래프이다.
• 네트워크(Network) 라고도 한다.
• e.g) 도로의 길이, 통신망의 사용료 등

연결 그래프

• 무방향 그래프에 있는 모든 정점 쌍에 대해서 항상 경로가 존재하는 그래프이다.
• e.g) 트리(Tree) → 사이클을 가지지 않는 연결 그래프

비연결 그래프

• 무방향 그래프에서 특정 정점 쌍 사이에 경로가 존재하지 않는 그래프이다.

순환 그래프(사이클)

• 단순 경로의 시작 정점과 종료 정점이 동일한 그래프이다.

비순환 그래프

• 사이클이 형성되지 않는 그래프이다.

완전 그래프

• 속해 있는 모든 정점이 서로 연결되어 있는 그래프이다.
• 무방향 완전 그래프의 정점 수 = n → 간선의 수 = n * (n - 1) / 2

그래프의 구현

인접 리스트

• 인접 리스트로 그래프를 표현하는 것이 가장 일반적인 방법이다.
• 연결 리스트를 사용하여 구현한다.
• 모든 정점을 인접 리스트에 저장한다. → 각각의 정점에 인접한 정점들을 리스트로 표현한 것
• 배열과 배열의 각 인덱스마다 존재하는 또 다른 리스트, 연결리스트를 이용해서 인접 리스트를 표현한다.
• 인덱스를 통해 각 정점의 리스트에 쉽게 접근할 수 있다.

장점

• 필요한 만큼의 메모리만 사용하기 때문에 메모리 낭비가 없다.
• 정점들의 연결 정보를 확인하는 데, 시간이 적게 걸린다. → O(n)

단점

• 특정 두 점이 연결되어있는지 확인하려면 인접 행렬에 비해 시간이 오래걸린다. → O(n)
• 구현이 어렵다.

인접 행렬

• 2차원 배열을 사용하여 구현한다.
• 간선이 존재하는 두 정점 칸은 1, 존재하지 않는 칸은 0으로 채운다.
  가중치 그래프의 경우, 해당 가중치로 채운다.

장점

• 2차원 배열에 그래프의 정보가 모두 담겨있기 때문에 간선의 존재 여부나 가중치를 바로 참조할 수 있다. → O(1)
• 인접 리스트에 비해 구현이 쉽다.

단점

• n x n의 2차원 배열을 사용하기 때문에 메모리를 필요 이상으로 많이 사용할 수 있다.
  ex) 10000개의 정점으로 구성된 그래프 내에 간선이 5개만 존재할 경우
• 모든 간선 정보를 대입하는 시간이 오래 걸린다. → O(n^2)

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면접 대비

연결 그래프와 완전 그래프의 차이점은?

연결 그래프와 완전 그래프는 둘 다 모든 노드 쌍에 대한 경로가 존재하지만,
완전 그래프는 모든 노드들이 간선으로 서로 연결되어 있고 연결 그래프는 그렇지 않다.

인접 리스트와 인접 행렬의 장단점은?

인접 리스트는 필요한 만큼의 메모리만 사용하기 때문에 메모리 사용이 적고 특정 노드와 연결된 노드들을 찾기 쉽다는 장점이 있으나 구현이 어렵고 특정 두 노드 사이의 간선 여부를 확인하는 데 O(n)의 시간복잡도가 필요하다는 단점이 있다.

인접 행렬은 2차원 배열에 그래프의 정보가 모두 담겨 있기 때문에 특정 두 노드 사이의 간선 여부를 확인하는데 O(1)의 시간복잡도가 필요하여 빠르고 구현이 쉽다는 장점이 있으나 노드의 수가 커질수록 메모리 낭비가 심한 경우가 생길 수 있고 모든 정보를 대입하는 데 O(n^2)라는 시간복잡도가 필요하다는 단점이 있다.