Per ardua ad astra.

그래프의 활용 네트워크의 데이터 흐름이나 스케줄링, 논리회로 설계, 정렬, 탐색, 인공지능의 지식 정보 생성 과정 등 그리고 실생활에서 많이 접할 수 있는 도로망 설계나 버스 및 지하철 노선 설계 등과 같이 어떤 문제를 해결하기 위한 모델링 과정에서 그래프 이론은 매우 중요하게 쓰인다. 이러한 모델링에서 최단 경로를 구하거나 정보 탐색을 하는 방법이 많이 쓰인다. 최단 경로 문제(Shortest Path Problem) $|E| > 0$ 인 연결 그래프 $G = (V, \; E)$ 에서 정점 $v_{1}, v_{2} \in V$ 간의 가장 짧은 거리의 경로를 찾는 문제 지도의 어떤 지역 A에서 다른 지역 B로 이동하는 경로나, 네트워크의 어떤 호스트 A에서 다른 호스트 B로 이동하는 경로는 다양할 수 있..

백트래킹(Backtracking) 개념 모든 경우의 수를 고려하는 알고리즘 상태 공간을 트리(Tree)로 나타낼 수 있을 때 적합한 방식이다. 일종의 트리 탐색 알고리즘(Tree Search Algorithm)이라고 봐도 된다. 방식에 따른 분류 깊이 우선 탐색(Depth First Search, DFS) 너비 우선 탐색(Breadth First Search, BFS) 최선 우선 탐색(Best First Search / Heuristic Search) 경우의 수 구하기는 일반적으로 DFS가 편리하며, 대다수의 문제들은 DFS를 써도 일단 답은 나온다. 하지만, 트리의 깊이(Depth)가 무한대가 될 경우에는 DFS를 사용하면 안된다. 예) 미로 찾기에서 루프(회로)가 발생하는 경우, DFS는 이 가지를 ..