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= 3;
E[6].pair2 = 4;
E[6].weight = 4;
E[7].pair1 = 3;
E[7].pair2 = 5;
E[7].weight = 2;
kruskal(5, 7);
for(i = 1; i <= 4; i++)/*선택된 가중치의 집합을 출력=최소신장 트리*/
printf(\"%d -> %d\\n\",F[i].pair1, F[i].pair2);
} 개 념
진 행 절 차
<소스 코드>
<결과 화면>
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최소 신장 트리를 적절하게 활용할 수 있는 해결책이 된다. 이 알고리즘을 통해 얻는 최소 신장 트리는 자원 소모를 최소화하며, 최적화된 경로를 제공함으로써 더욱 효율적인 시스템 구축을 가능하게 한다. 따라서 크루스칼 알고리즘은 알고
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사용된다. 실제로 크러스컬 알고리즘은 네트워크 설계나 클러스터링과 같은 분야에서 효율적으로 활용되고 있다. 알고리즘이 찾는 최소 신장 트리는 전력망 설계와 같은 현실 세계의 문제 해결에 직접적으로 적용 가능하다는 점에서 그 중요
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더욱 발전하고 최적화 방법이 새롭게 제시될 것으로 기대된다. 1. 서론
2. 그리디 알고리즘의 개요
3. 최적화 문제의 중요성
4. 그리디 알고리즘의 예시
1. 활동 선택 문제
2. 거스름돈 문제
3. 최소 신장 트리
5. 결론
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#include <iostream>
using namespace std;
#define MAX 10000
int parent[8];
int Set_Find(int i)
{
for (; parent[i]>=0; i=parent[i]);
return i;
}
void Set_Union(int i, int j)
{
// parent[j] = i;
parent[i] = j;
}
void Set_Initialize(void)
{
for(int i = 0; i < 8; i+
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알고리즘 관련 서적이나 인터넷에는 모두 배열로 구현한 그래프에 대한 최단 경로탐색법만 존재하였습니다. 그래서 저는 링크드리스트를 사용한 인접리스트 표현법으로 최단경로신장트리를 만들고, 그 신장트리를 토대로 경로를 찾아서 출
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BST : 40 10 20 50 7 15
Choice? M
[Menu: 1.Insert, 2.Pre, 3.In, 4.Post, 5.Exit] Choice? 1
Enter the number(s) to be inserted to BST : 9
Choice? 2
[Preorder] : 20 10 7 9 15 40 50
Choice? I
Enter the number(s) to be inserted to BST : 20
No two elements has the same key!!
Choice? 3
[Inorder] : 7 9 10 1
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검사하여 미방문 vertex들을 큐에 삽입한다.
4. 큐의 front에서 하나의 vertex를 꺼내어 새롭게 선택한다.
5. 큐가 빌 때까지 2-4의 과정을 반복한다. Breath First Tree
Depth First Tree
Prim 알고리즘
Kruscal 알고리즘
Dijkstra 알고리즘을 C로 구현
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//kruskal algorithm을 이용한 최소 비용 신장 트리 출력
//파일입력 :
// 첫번째 줄 - 총 노드 개수
// 두번째 줄 - 총 간선 개수
// 세번째 줄 부터 - " node node cost " 순으로 간선수만큼 입력
#include <stdio.h>
#include <stdlib
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최소 비용 경로를 반환하는 것을 보장한다. 또한 함수 을 사용함으로써 균일비용 탐색을 한 경우보다 탐색과정이 효율적이다.
(나) A* 알고리즘을 이용하여 최단길이 경로를 구하는 과정을 보여주는 탐색트리를 구하라. 평가함수는 [그림2]를
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