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[챗GPT로 코딩 공부] 다익스트라 알고리즘 코드로 구현하기

내일배움캠프 수료생들은 챗GPT를 어떻게 개발 공부에 활용할까요?
Jun 28, 2024
[챗GPT로 코딩 공부] 다익스트라 알고리즘 코드로 구현하기
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챗GPT, 개발 공부에 있어서 든든한 친구 같은 존재이죠. 내일배움캠프의 수강생들도 혼자 공부할 때에는 챗GPT의 도움을 받고 있는데요. 오늘은 내일배움캠프 수료생들의 챗GPT 경험담을 보고, 여러분의 개발 공부에 적용해봅시다.
 
CS 공부를 하던 중 그래프에서 최단 경로를 찾는 다익스트라 알고리즘에 관해 어려움을 겪고 있었습니다. 이 알고리즘의 원리와 구현 방법을 이해하는 데 시간이 많이 걸렸고, 어떻게 코드로 구현해야 할지 감을 잡기 어려웠습니다.
 

다익스트라 알고리즘의 기본 원리와 동작 방식

첫 번째 질문에 대해 챗GPT는 다익스트라 알고리즘의 기본 원리와 동작 방식을 설명해 주었습니다. 블로그에서 찾은 정보를 기반으로, 좀 더 제가 모르겠는 부분을 추가해서 질문하니 저에게 맞는 답변을 해주었습니다. 특히 예시를 들어주며 설명해줄 수 있냐고 질문하면, 해당 질문에 대해 이해하기 쉬운 예시를 들어주며 이해를 도와주는 점이 좋았습니다.
아래는 챗GPT가 설명한 다익스트라 알고리즘의 기본 원리와 동작 방식입니다.
다익스트라 알고리즘의 기본 원리와 동작 방식은 다음과 같습니다:
  • 출발점 설정: 시작 노드를 선택하고 해당 노드까지의 거리를 0으로 초기화합니다.
  • 초기화: 다른 모든 노드까지의 거리를 무한대로 설정합니다.
  • 미방문 노드 중 최단 거리 선택: 아직 방문하지 않은 노드 중 시작점으로부터 가장 가까운 노드를 선택합니다.
  • 거리 갱신: 선택한 노드를 거쳐 다른 노드로 가는 거리가 기존에 알고 있던 거리보다 짧으면 해당 거리 정보를 갱신합니다.
  • 반복: 모든 노드를 방문할 때까지 3, 4 단계를 반복합니다.
이 알고리즘은 그리디 방식으로 작동하며, 항상 현재 알고 있는 가장 짧은 경로를 선택합니다.
 

다익스트라 알고리즘을 Java로 구현하는 방법

두 번째 질문에서는 다익스트라 알고리즘을 Java로 구현하는 방법을 단계별로 설명해 주었습니다.
import java.util.*; public class DijkstraAlgorithm { public static class Node implements Comparable<Node> { public int id; public int distance; public Node(int id, int distance) { this.id = id; this.distance = distance; } @Override public int compareTo(Node other) { return Integer.compare(this.distance, other.distance); } } public static int[] dijkstra(int n, List<List<Node>> graph, int start) { PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>(); int[] distances = new int[n]; Arrays.fill(distances, Integer.MAX_VALUE); distances[start] = 0; pq.add(new Node(start, 0)); while (!pq.isEmpty()) { Node current = pq.poll(); int currentId = current.id; for (Node neighbor : graph.get(currentId)) { int newDist = distances[currentId] + neighbor.distance; if (newDist < distances[neighbor.id]) { distances[neighbor.id] = newDist; pq.add(new Node(neighbor.id, newDist)); } } } return distances; } public static void main(String[] args) { int n = 6; List<List<Node>> graph = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { graph.add(new ArrayList<>()); } graph.get(0).add(new Node(1, 5)); graph.get(0).add(new Node(2, 1)); graph.get(1).add(new Node(2, 2)); graph.get(1).add(new Node(3, 3)); graph.get(2).add(new Node(3, 4)); graph.get(3).add(new Node(4, 2)); graph.get(4).add(new Node(5, 1)); graph.get(5).add(new Node(3, 1)); int[] distances = dijkstra(n, graph, 0); System.out.println("최단 경로: " + Arrays.toString(distances)); } }
 

다익스트라 알고리즘 구현 시 발생하는 오류 해결 방법

다익스트라 알고리즘을 구현할 때 발생할 수 있는 오류 해결 방법을 물어보았습니다. 챗GPT는 그래프의 초기화 문제, 우선순위 큐의 잘못된 사용, 노드의 잘못된 거리 계산 등이 있을 수 있었습니다. 이를 해결하기 위해 그래프 초기화와 우선순위 큐 사용에 주의해야 하며, 각 노드의 거리 업데이트가 제대로 이루어지는지 확인해야 한다고 했습니다.
 
만약 다시 질문을 하게 된다면, 구현 방법을 물어볼 때 수도코드를 제공해달라고 할 것 같습니다. 수도코드를 통해 제가 직접 구현해본 후, 시도한 코드에 대해 다시 첨부해서 코드의 문제점을 찾고 수정해나가며 직접 코드를 완성해 볼 것 같습니다.
 
 

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CREDIT
글 | 이지선 내일배움캠프 수료생 편집 | 정효재 팀스파르타 에디터
 
 

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