웹 프론트엔드 JS 튜토리얼 전이적 폐쇄 알고리즘 분석: 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색의 비교

전이적 폐쇄 알고리즘 분석: 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색의 비교

Jan 13, 2024 pm 03:22 PM
너비 우선 탐색 깊이 우선 탐색 폐쇄 알고리즘

전이적 폐쇄 알고리즘 분석: 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색의 비교

전이적 폐쇄 알고리즘 분석: 깊이 우선 검색 vs 너비 우선 검색

소개:
전이적 폐쇄 알고리즘은 관계 그래프의 전이적 폐쇄를 구성하는 데 사용되는 그래프 이론의 중요한 알고리즘입니다. 전이적 폐쇄 알고리즘을 구현할 때 두 가지 일반적인 검색 전략은 깊이 우선 검색(DFS)과 너비 우선 검색(BFS)입니다. 이 기사에서는 이 두 가지 검색 전략을 자세히 소개하고 특정 코드 예제를 통해 전이적 폐쇄 알고리즘에서의 적용을 분석합니다.

1. 깊이 우선 검색(DFS):
깊이 우선 검색은 먼저 깊은 노드를 탐색한 다음 더 얕은 노드로 역추적하는 검색 전략입니다. 전이적 폐쇄 알고리즘에서는 DFS를 사용하여 관계 그래프의 전이적 폐쇄를 구성할 수 있습니다. 아래에서는 전이적 폐쇄 알고리즘에서 DFS를 적용하는 방법을 설명하기 위해 다음 예제 코드를 사용합니다.

# 传递闭包算法-深度优先搜索
def dfs(graph, start, visited):
    visited[start] = True

    for neighbor in graph[start]:
        if not visited[neighbor]:
            dfs(graph, neighbor, visited)

def transitive_closure_dfs(graph):
    num_nodes = len(graph)
    closure_table = [[0] * num_nodes for _ in range(num_nodes)]

    for node in range(num_nodes):
        visited = [False] * num_nodes
        dfs(graph, node, visited)

        for i in range(num_nodes):
            if visited[i]:
                closure_table[node][i] = 1

    return closure_table
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위 코드에서는 먼저 깊이 우선 검색을 위한 DFS 함수를 정의합니다. 다음으로, transitive_closure_dfs 함수에서 DFS를 사용하여 전이적 클로저를 구축합니다. 구체적으로 우리는 전이적 폐쇄 관계를 기록하기 위해 2차원 매트릭스 closure_table을 사용합니다. 각 DFS 이후에는 방문한 배열에서 True에 해당하는 노드를 원래 노드의 직접적인 후속 노드로 사용하고 closure_table에 해당 위치를 1로 표시합니다.

2. 너비 우선 검색(BFS):
너비 우선 검색은 먼저 인접한 노드를 탐색한 다음 레이어별로 바깥쪽으로 확장하는 검색 전략입니다. 전이적 폐쇄 알고리즘에서는 BFS를 사용하여 관계 그래프의 전이적 폐쇄를 구성할 수도 있습니다. 아래에서는 전이적 폐쇄 알고리즘에 BFS를 적용하는 방법을 설명하기 위해 다음 예제 코드를 사용합니다.

from collections import deque

# 传递闭包算法-广度优先搜索
def bfs(graph, start, visited):
    queue = deque([start])
    visited[start] = True

    while queue:
        node = queue.popleft()

        for neighbor in graph[node]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = True
                queue.append(neighbor)

def transitive_closure_bfs(graph):
    num_nodes = len(graph)
    closure_table = [[0] * num_nodes for _ in range(num_nodes)]

    for node in range(num_nodes):
        visited = [False] * num_nodes
        bfs(graph, node, visited)

        for i in range(num_nodes):
            if visited[i]:
                closure_table[node][i] = 1

    return closure_table
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위 코드에서는 먼저 너비 우선 검색을 위한 BFS 함수를 정의합니다. DFS와 다르게 탐색할 노드를 저장하기 위해 대기열을 사용하며, 노드를 탐색할 때마다 아직 방문하지 않은 모든 인접 노드가 대기열에 추가됩니다. 마찬가지로 BFS는 transitive_closure_bfs 함수에서 전이적 클로저를 빌드하는 데 사용됩니다. 특히 closure_table을 사용하여 전이적 폐쇄 관계를 기록하고 방문한 배열의 값을 기반으로 해당 위치를 1로 표시합니다.

결론:
깊이 우선 검색과 너비 우선 검색은 전이적 폐쇄 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 두 가지 검색 전략입니다. 구현 방식은 다르지만 모두 전이적 폐쇄를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 구체적인 코드 예제를 통해 DFS와 BFS를 통해 전이적 폐쇄 알고리즘을 구현하는 방법과 단계를 자세히 소개합니다. 이 기사가 독자들이 전이적 폐쇄 알고리즘에서 깊이 우선 검색과 너비 우선 검색의 적용을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 전이적 폐쇄 알고리즘 분석: 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색의 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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