这篇文章将为大家详细讲解有关Java如何实现基于图的深度优先搜索和广度优先搜索,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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1.新建一个表示“无向图”类NoDirectionGraph
package com.wly.algorithmbase.datastructure; /** * 无向图 * @author wly * */ public class NoDirectionGraph { private int mMaxSize; //图中包含的最大顶点数 private GraphVertex[] vertexList; //顶点数组 private int[][] indicatorMat; //指示顶点之间的连通关系的邻接矩阵 private int nVertex; //当前实际保存的顶点数目 public NoDirectionGraph(int maxSize) { mMaxSize = maxSize; vertexList = new GraphVertex[mMaxSize]; indicatorMat = new int[mMaxSize][mMaxSize]; nVertex = 0; //初始化邻接矩阵元素为0 for (int j=0;j2.然后是一个用数组模拟的栈ArrayStack
package com.wly.algorithmbase.datastructure; /** * 使用数组实现栈结构 * @author wly * */ public class ArrayStack { private int[] tArray; private int topIndex = -1; //表示当前栈顶元素的索引位置 private int CAPACITY_STEP = 12; //数组容量扩展步长 public ArrayStack() { /***创建泛型数组的一种方法***/ tArray = new int[CAPACITY_STEP]; } /** * 弹出栈顶元素方法 * @return */ public int pop() { if(isEmpty()) { System.out.println("错误,栈中元素为空,不能pop"); return -1; } else { int i = tArray[topIndex]; tArray[topIndex--] = -1; //擦除pop元素 return i; } } /** * 向栈中插入一个元素 * @param t */ public void push(int t) { //检查栈是否已满 if(topIndex == (tArray.length-1)) { //扩展容量 int[] tempArray = new int[tArray.length + CAPACITY_STEP]; for (int i=0;i3.在一个用链表模拟的队列ChainQueue
package com.wly.algorithmbase.datastructure; /** * 使用链表实现队列 * * @author wly * */ public class ChainQueue { private QueueNode head; // 指向队列头节点 private QueueNode tail; // 指向队列尾节点 private int size = 0; // 队列尺寸 public ChainQueue() { } /** * 插入新节点到队列尾 */ public void insert(QueueNode node) { // 当然也可以这么写,添加tail.prev = node if (head == null) { head = node; tail = head; } else { node.next = tail; tail.prev = node; // 双向连接,确保head.prev不为空 tail = node; } size++; } /** * 移除队列首节点 */ public QueueNode remove() { if (!isEmpty()) { QueueNode temp = head; head = head.prev; size--; return temp; } else { System.out.println("异常操作,当前队列为空!"); return null; } } /** * 队列是否为空 * * @return */ public Boolean isEmpty() { if (size > 0) { return false; } else { return true; } } /** * 返回队列首节点,但不移除 */ public QueueNode peek() { if (!isEmpty()) { return head; } else { System.out.println(); System.out.println("异常操作,当前队列为空!"); return null; } } /** * 返回队列大小 * * @return */ public int size() { return size; } /** * 打印队列中的元素 */ public void printElems() { QueueNode tempNode = head; while(tempNode != null) { System.out.print(tempNode.data + " "); tempNode = tempNode.prev; } System.out.println(); } } /** * 节点类 * * @author wly * */ class QueueNode { QueueNode prev; QueueNode next; int data; public QueueNode(int data) { this.data = data; } public int getData() { return data; } public void setData(int data) { this.data = data; } @Override public String toString() { // TODO Auto-generated method stub super.toString(); return data + ""; } }4.测试一下Test_BFS_DFS
package com.wly.algorithmbase.search; import com.wly.algorithmbase.datastructure.GraphVertex; import com.wly.algorithmbase.datastructure.NoDirectionGraph; /** * 基于图的深度优先搜索 * @author wly * */ public class Test_BFS_DFS { public static void main(String[] args) { //初始化测试数据 NoDirectionGraph graph = new NoDirectionGraph(7); graph.addVertex(new GraphVertex("A")); graph.addVertex(new GraphVertex("B")); graph.addVertex(new GraphVertex("C")); graph.addVertex(new GraphVertex("D")); graph.addVertex(new GraphVertex("E")); graph.addVertex(new GraphVertex("F")); graph.addVertex(new GraphVertex("G")); graph.addEdge(0, 1); graph.addEdge(0, 2); graph.addEdge(1, 3); graph.addEdge(1, 4); graph.addEdge(3, 6); graph.addEdge(2, 5); System.out.println("--图的邻接矩阵--"); graph.printIndicatorMat(); //测试深搜 System.out.println("--深度优先搜索--"); graph.DFS(0); graph = new NoDirectionGraph(7); graph.addVertex(new GraphVertex("A")); graph.addVertex(new GraphVertex("B")); graph.addVertex(new GraphVertex("C")); graph.addVertex(new GraphVertex("D")); graph.addVertex(new GraphVertex("E")); graph.addVertex(new GraphVertex("F")); graph.addVertex(new GraphVertex("G")); graph.addEdge(0, 1); graph.addEdge(0, 2); graph.addEdge(1, 3); graph.addEdge(1, 4); graph.addEdge(3, 6); graph.addEdge(2, 5); System.out.println("--广度优先搜索--"); graph.BFS(0); } }这里测试的图结构如下:
运行结果如下:
--图的邻接矩阵-- 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 --深度优先搜索-- 0 1 0 1 3 0 1 3 6 0 1 4 0 2 0 2 5 --广度优先搜索-- 0 1 0 1 2 1 2 1 2 3 1 2 3 4 2 3 4 2 3 4 5 3 4 5 3 4 5 6 4 5 6 5 6 6关于“Java如何实现基于图的深度优先搜索和广度优先搜索”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
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