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음의 가중치를 가질 수 없는 다익스트라 보완하기 위해 그래프의 최저 가중치 -w라 하였을 때 각 엣지의 가중치를 w만큼 증가 시키고 다익스트라 알고리즘 적용했을 때 올바른 해를 구할 수 있는지 예를 들어 설명해주세요
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 다익스트라 알고리즘은 그래프에서 최단 경로를 찾는 알고리즘으로, 음의 가중치를 가지지 않는 경우에 사용됩니다. 그러나 음의 가중치가 있는 경우에는 문제가 발생할 수 있습니다. 음의 가중치를 가질 수 없도록 하기 위해, 그래프의 모든 엣지의 가중치를 w만큼 증가시키는 방법을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 그래프의 모든 엣지가 양의 가중치를 갖게 되고, 다익스트라 알고리즘을 적용할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 다익스트라 알고리즘을 적용하기 전에 그래프의 엣지들이 {1, 2, 3}의 가중치를 가지고 있고, w를 3으로 설정한다고 가정해보겠습니다. 그러면 각 엣지의 가중치는 {4, 5, 6}이 됩니다. 이렇게 가중치를 증가시킨 후에 다익스트라 알고리즘을 적용하면, 최단 경로를 정확하게 구할 수 있습니다. 다익스트라 알고리즘은 가중치가 양의 정수인 경우에 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘이기 때문에, 모든 엣지의 가중치가 양수로 조정되었다면 올바른 해를 구할 수 있습니다. 따라서, 그래프의 최저 가중치 -w를 각 엣지의 가중치에 더한 후에 다익스트라 알고리즘을 적용하면, 올바른 해를 구할 수 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

AI가 평범한 알고리즘과 다른 점

9분
예를 들어 어떤 한 지역에서 다른 지역으로 이동을 할 때, 최적의 경로를 찾기 위해서는 그래프 개념으로 문제를 해결할 수 있습니다. 목적지로 갈 수 있는 방법을 그래프 위에 표시하여 정보를 종합한 뒤 거리가 가장 짧은 경로를 선택하면 됩니다.&nbsp
AI가 평범한 알고리즘과 다른 점
삼더하기일
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개발

페이팔: 실시간 그래프 데이터베이스 분석을 통해 사기를 방지하는 방법

12분
문제를 노드 매개변수 최적화로 공식화하여 임베딩 공간에서 노드 매핑 간의 유사도가 원본 그래프의 노드 간의 유사도에 최대한 근접하게 만든다.[15] 우리가 실험한 몇 가지 유사성 접근법 외에도, 계산 복잡성과 플랫폼 인프라 관점에서 특히 관심 있는 접
페이팔: 실시간 그래프 데이터베이스 분석을 통해 사기를 방지하는 방법
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기획

데이터별 딱 맞는 그래프 찾기

6분
대부분의 사람들은 원그래프를 시계방향으로 읽는다. 따라서 비율이 가장 큰 항목부터 시작해 시계 방향으로 점점 비율이 작은 항목을 넣는 것이 가장 무난하다. 여기서도 항목 개수를 제한할 필요가 있다. 원그래프는 구성 항목들의 비율을 보여주는 것
데이터별 딱 맞는 그래프 찾기
맨오브피스
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