Floyd-Warshall Algorithm - 플로이드 워셜 알고리즘

# Expression

$ \forall u,v \in G: \ \ cost(u,v)$

그래프 G에 대해서 모든 정점간의 최소 비용을 계산할때 쓰이며 음의 가중치 간선이 있어도 동작한다. 

이러한 최소 비용 문제를 일반적으로 Shortest Path Problem 으로 분류한다.

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# Algorithm

let cost[V+1][V+1] // cost[i][j]: cost of the shortest path from i to j
//init
for(i: 0~V)
  for(j: 0~V) 
  	if(i == j) cost[i][j] = 0
  	else cost[i][j] = w[i][j] ? w[i][j] : INF

//relaxation
for(mid: 0~V)
  for(start: 0~V)
  	for(end: 0~V)
      if(cost[start][mid] + cost[mid][end] < cost[start][end])
      	cost[start][end] = cost[start][mid] + cost[mid][end]

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# Proof of correctness

Definition)

$path\_vertices(path)$

$path\_vertices(path) $ $= \left\{ v \ | v \in G ,\ v \ was \ included \ in \ the \ path \right\}$ 

경로 path상에서 방문한 모든 정점들의 집합

 

$shortest\_path(i, j, k) $ : 

$ path\_vertices(shortest\_path(i, j, k))$ $ \subset \left\{ x | 1 \leq x \leq k \right\} $

i에서 j로 가는 경로중, 경로상의 모든 점이 {1, 2, ... k }에 포함되며 최소 비용인 경로(또는 그 값)

 

$w_{i,j}$ : i에서 j로 가는 간선의 가중치(비용)

 

Proof)

 

$shortest_path(i, j, k)$에 대하여 생각해보면 두가지 경우가 존재 할 수 있다.

 

1. $k \in $ $path\_vertices(shortest\_path(i, j, k)) $ (k를 포함하는 경우)

$shortest\_path(i, j, k) $ $= shortest\_path(i, k - 1, k) + $ $shortest\_path(k, j, k - 1)$

 

2. $k \not\in $ $path\_vertices(shortest\_path(i, j, k))$ (k를 포함하지 않는 경우)

$shortest\_path(i, j, k) $ $= shortest\_path(i, j, k-1)$

 

$ \therefore shortest\_path(i, j, k) $ $= min(shortest\_path(i, k - 1, k) $ $+ shortest\_path(k, j, k - 1),$ $ shortest\_path(i, j, k-1)$

로 나타낼 수 있다.

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후술할 내용들

#floyds-cycle-detection-algorithm

#Path reconstruction