최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree)

신장 트리(spanning)란? : 그래프 G를 구성하는 부그래프로서 G의 모든 정점을 포함하는 그래프.

최소 신장 트리란, 이러한 신장 트리들 중에서 에지의 가중치의 합이 최소인 신장트리를 말한다.

파란색으로 표시된 에지로 연결된 노드로 구성된 그래프가 위 그래프의 최소 신장 트리이다.

대표적인 응용 문제로는 각 도시를 연결하는 도로를 짓는데 드는 최소 비용 구하기 등이 있다.

최소 신장 트리의 성질

최소 신장 트리의 중요한 특징 세 가지.

최소 신장 트리는 트리이기 때문에 당연히 트리가 가지는 성질을 똑같이 갖는다. 트리가 갖는 성질에는 다음과 같은 것이 있다.

Cut이란 에지의 부분 집합인데, Cut에 해당하는 에지를 삭제하면 두 개 혹은 그 이상의 분리된 그래프가 생성된다.

보통 곡선으로 나타낸다.

위 그림에서 빨간 선에 닿는 에지를 삭제하면 {a, b, c}로 구성된 그래프와 {d, e, f}로 구성된 그래프로 나뉜다.
이 때 빨간 선에 닿아 있는 에지의 집합을 Cut이라고 한다.

최소 신장 트리의 Cut property란, Cut에서 최소 비용 에지를 포함하는 MST는 최소 하나 이상 존재한다는 것을 말한다.

위 예시에서 Cut을 구성하는 에지 중 최소 비용인 에지는 비용이 6이다. 앞의 예시에서 살펴봤듯이 비용이 6인 에지는 위 그래프의
최소 신장 트리에 포함된다.

Cut property는 귀류법으로 쉽게 증명할 수 있다.

아래와 같이 그래프 a, b가 cut으로 연결되어 있고 최소 에지 e와, 최소가 아닌 에지 e'이 있다.

가정: e를 포함하는 MST가 존재하지 않는다.

MST가 존재하려면 어쨋든 Cut에 속한 에지 중 하나는 반드시 포함해야하므로, 어떤 MST T는 e'을 포함한다.

트리의 기본 속성에 따라 T에 e'을 삭제하고 e를 추가하면 어떤 새로운 트리 T'이 생긴다.

T' = T - {e'} + {e}

이때, cost(e) < cost(e')이므로, cost(T') < cost(T)이다. 그런데 이는 e를 포함하는 MST가 존재하지 않는다는
가정에 모순되므로 Cut property는 참이다.

Cut property를 이용해 MST를 구성하는 알고리즘이 프림 알고리즘이다.

임의의 Cycle에 포함된 최대 비용 에지를 포함하는 MST는 존재하지 않는다.

Cut property가 어떤 에지가 MST에 포함되어야 하는가에 대한 속성이라면, Cycle property는 어떤 에지가 MST에 포함되어서는 안되는가와 관련된 속성이다.

Cycle property도 귀류법으로 위와 비슷하게 증명할 수 있다.

Cycle property를 이용해 MST를 구성하는 알고리즘이 크루스칼 알고리즘이다.

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