경로(Path)는 그래프 이론에서 한 정점에서 다른 정점까지 이동할 수 있는 정점과 간선의 연속된 연결을 의미한다. 경로는 여러 분야에서 활용되며, 최단 경로 문제, 네트워크 라우팅, 교통 시스템 등에서 중요한 개념이다.

정의

• 그래프 G = (V, E)에서 경로 P는 정점들의 시퀀스로 정의된다.
• 수학적으로, 경로 P는 다음과 같이 표현된다.
  • P = (v₁, v₂, ..., v_k)
  • 모든 i에 대해 (v_i, v_i+1) ∈ E를 만족해야 한다.

• 경로의 길이(length)는 사용된 간선의 개수를 의미하며, k개의 정점을 포함하는 경로의 길이는 k - 1이다.
• 가중 그래프에서 경로 P의 가중치 W(P)는 경로를 구성하는 간선들의 가중치 합으로 정의된다.
  • W(P) = ∑_i=1^k-1 w(v_i, v_i+1)
  • 여기서 w(v_i, v_i+1)는 간선 (v_i, v_i+1)의 가중치이다.

경로의 종류

• 단순 경로(Simple Path)
  • 중복된 정점이 없는 경로
  • P = (v₁, v₂, ..., v_k), 단, v_i ≠ v_j (i ≠ j)

• 사이클(Cycle)
  • 시작 정점과 끝 정점이 동일한 경로
  • P = (v₁, v₂, ..., v_k, v₁)

• 해밀턴 경로(Hamiltonian Path)
  • 모든 정점을 정확히 한 번씩 방문하는 경로
  • |V(P)| = |V|

• 오일러 경로(Eulerian Path)
  • 모든 간선을 정확히 한 번씩 지나는 경로
  • |E(P)| = |E|

최단 경로 알고리즘

그래프에서 두 정점 간의 최단 거리를 찾는 주요 알고리즘은 다음과 같다.

• 다익스트라 알고리즘 (Dijkstra's Algorithm)
  • 가중 그래프에서 한 정점에서 다른 모든 정점까지의 최단 경로를 찾음.
  • 시간 복잡도: O((V + E) log V)

• 벨만-포드 알고리즘 (Bellman-Ford Algorithm)
  • 음수 가중치를 포함한 그래프에서도 최단 경로를 구할 수 있음.
  • 시간 복잡도: O(VE)

• 플로이드-워셜 알고리즘 (Floyd-Warshall Algorithm)
  • 모든 정점 쌍 간의 최단 경로를 구하는 알고리즘.
  • 시간 복잡도: O(V³)

• A* 알고리즘 (A* Search Algorithm)
  • 휴리스틱을 사용하여 최단 경로를 탐색하는 방식.
  • 주어진 목표 정점까지의 예상 비용 f(v) = g(v) + h(v)를 사용.

경로의 응용

• 네트워크 라우팅
  • 인터넷 및 통신 네트워크에서 최적의 패킷 전달 경로를 찾는 데 사용됨.

• 내비게이션 시스템
  • GPS 및 지도 애플리케이션에서 최단 거리 및 최적 경로 탐색.

• 교통 시스템
  • 도로망 및 철도망에서 최적의 이동 경로를 설계하는 데 활용됨.

• 생물정보학
  • DNA 배열 정렬 및 유전자 네트워크 분석에 사용됨.

같이 보기

• 그래프 이론
• 최단 경로 알고리즘
• 다익스트라 알고리즘
• 벨만-포드 알고리즘
• 플로이드-워셜 알고리즘

참고 문헌

• Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms. MIT Press.
• Wikipedia - Path (Graph Theory)