图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比力类似; 广度优先搜索算法(Breadth First Search),又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索"。
- 深度优先搜索
- 深度优先搜索介绍
- 深度优先搜索图解
- 有向图的深度优先搜索
- 广度优先搜索
- 相关实现
- 邻接矩阵实现无向图
- 邻接表实现的无向图
- 邻接矩阵实现的有向图
- 邻接表实现的有向图
# 深度优先搜索
# 深度优先搜索介绍
它的思想: 假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。
显然,深度优先搜索是一个递归的过程。
# 深度优先搜索图解
# 无向图的深度优先搜索
下面以"无向图"为例,来对深度优先搜索进行演示。
对上面的图G1进行深度优先遍历,从顶点A开始。
第1步: 访问A。
第2步: 访问(A的邻接点)C。 在第1步访问A之后,接下来应该访问的是A的邻接点,即"C,D,F"中的一个。但在本文的实现中,顶点ABCDEFG是按照顺序存储,C在"D和F"的前面,因此,先访问C。
第3步: 访问(C的邻接点)B。 在第2步访问C之后,接下来应该访问C的邻接点,即"B和D"中一个(A已经被访问过,就不算在内)。而由于B在D之前,先访问B。
第4步: 访问(C的邻接点)D。 在第3步访问了C的邻接点B之后,B没有未被访问的邻接点;因此,返回到访问C的另一个邻接点D。
第5步: 访问(A的邻接点)F。 前面已经访问了A,而且访问完了"A的邻接点B的所有邻接点(包罗递归的邻接点在内)";因此,此时返回到访问A的另一个邻接点F。
第6步: 访问(F的邻接点)G。
第7步: 访问(G的邻接点)E。
因此访问顺序是: A -> C -> B -> D -> F -> G -> E
# 有向图的深度优先搜索
下面以"有向图"为例,来对深度优先搜索进行演示。
对上面的图G2进行深度优先遍历,从顶点A开始。
第1步: 访问A。
第2步: 访问B。 在访问了A之后,接下来应该访问的是A的出边的另一个顶点,即顶点B。
第3步: 访问C。 在访问了B之后,接下来应该访问的是B的出边的另一个顶点,即顶点C,E,F。在本文实现的图中,顶点ABCDEFG按照顺序存储,因此先访问C。
第4步: 访问E。 接下来访问C的出边的另一个顶点,即顶点E。
第5步: 访问D。 接下来访问E的出边的另一个顶点,即顶点B,D。顶点B已经被访问过,因此访问顶点D。
第6步: 访问F。 接下应该回溯"访问A的出边的另一个顶点F"。
第7步: 访问G。
因此访问顺序是: A -> B -> C -> E -> D -> F -> G
# 广度优先搜索
# 广度优先搜索介绍
广度优先搜索算法(Breadth First Search),又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS。
它的思想是: 从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。如果此时图中尚有顶点未被访问,则必要另选一个未曾被访问过的顶点作为新的起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。
换句话说,广度优先搜索遍历图的过程是以v为起点,由近至远,依次访问和v有路径相通且路径长度为1,2...的顶点。
# 广度优先搜索图解
# 无向图的广度优先搜索
下面以"无向图"为例,来对广度优先搜索进行演示。照旧以上面的图G1为例进行说明。
第1步: 访问A。
第2步: 依次访问C,D,F。 在访问了A之后,接下来访问A的邻接点。前面已经说过,在本文实现中,顶点ABCDEFG按照顺序存储的,C在"D和F"的前面,因此,先访问C。再访问完C之后,再依次访问D,F。
第3步: 依次访问B,G。 在第2步访问完C,D,F之后,再依次访问它们的邻接点。首先访问C的邻接点B,再访问F的邻接点G。
第4步: 访问E。 在第3步访问完B,G之后,再依次访问它们的邻接点。只有G有邻接点E,因此访问G的邻接点E。
因此访问顺序是: A -> C -> D -> F -> B -> G -> E
# 有向图的广度优先搜索
下面以"有向图"为例,来对广度优先搜索进行演示。照旧以上面的图G2为例进行说明。
第1步: 访问A。
第2步: 访问B。
第3步: 依次访问C,E,F。 在访问了B之后,接下来访问B的出边的另一个顶点,即C,E,F。前面已经说过,在本文实现中,顶点ABCDEFG按照顺序存储的,因此会先访问C,再依次访问E,F。
第4步: 依次访问D,G。 在访问完C,E,F之后,再依次访问它们的出边的另一个顶点。照旧按照C,E,F的顺序访问,C的已经全部访问过了,那么就只剩下E,F;先访问E的邻接点D,再访问F的邻接点G。
因此访问顺序是: A -> B -> C -> E -> F -> D -> G
# 相关实现
# 邻接矩阵实现无向图
- import java.io.IOException;
- import java.util.Scanner;
- public class MatrixUDG {
- private char[] mVexs; // 顶点集合
- private int[][] mMatrix; // 邻接矩阵
- /*
- * 创建图(自己输入数据)
- */
- public MatrixUDG() {
- // 输入"顶点数"和"边数"
- System.out.printf("input vertex number: ");
- int vlen = readInt();
- System.out.printf("input edge number: ");
- int elen = readInt();
- if ( vlen < 1 || elen < 1 || (elen > (vlen*(vlen - 1)))) {
- System.out.printf("input error: invalid parameters!\n");
- return ;
- }
-
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new char[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- System.out.printf("vertex(%d): ", i);
- mVexs[i] = readChar();
- }
- // 初始化"边"
- mMatrix = new int[vlen][vlen];
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- System.out.printf("edge(%d):", i);
- char c1 = readChar();
- char c2 = readChar();
- int p1 = getPosition(c1);
- int p2 = getPosition(c2);
- if (p1==-1 || p2==-1) {
- System.out.printf("input error: invalid edge!\n");
- return ;
- }
- mMatrix[p1][p2] = 1;
- mMatrix[p2][p1] = 1;
- }
- }
- /*
- * 创建图(用已提供的矩阵)
- *
- * 参数说明:
- * vexs -- 顶点数组
- * edges -- 边数组
- */
- public MatrixUDG(char[] vexs, char[][] edges) {
-
- // 初始化"顶点数"和"边数"
- int vlen = vexs.length;
- int elen = edges.length;
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new char[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- mVexs[i] = vexs[i];
- // 初始化"边"
- mMatrix = new int[vlen][vlen];
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- int p1 = getPosition(edges[i][0]);
- int p2 = getPosition(edges[i][1]);
- mMatrix[p1][p2] = 1;
- mMatrix[p2][p1] = 1;
- }
- }
- /*
- * 返回ch位置
- */
- private int getPosition(char ch) {
- for(int i=0; i<mVexs.length; i++)
- if(mVexs[i]==ch)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private char readChar() {
- char ch='0';
- do {
- try {
- ch = (char)System.in.read();
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- } while(!((ch>='a'&&ch<='z') || (ch>='A'&&ch<='Z')));
- return ch;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private int readInt() {
- Scanner scanner = new Scanner(System.in);
- return scanner.nextInt();
- }
- /*
- * 返回顶点v的第一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
- */
- private int firstVertex(int v) {
- if (v<0 || v>(mVexs.length-1))
- return -1;
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- if (mMatrix[v][i] == 1)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 返回顶点v相对于w的下一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
- */
- private int nextVertex(int v, int w) {
- if (v<0 || v>(mVexs.length-1) || w<0 || w>(mVexs.length-1))
- return -1;
- for (int i = w + 1; i < mVexs.length; i++)
- if (mMatrix[v][i] == 1)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图的递归实现
- */
- private void DFS(int i, boolean[] visited) {
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i]);
- // 遍历该顶点的所有邻接顶点。若是没有访问过,那么继续往下走
- for (int w = firstVertex(i); w >= 0; w = nextVertex(i, w)) {
- if (!visited[w])
- DFS(w, visited);
- }
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图
- */
- public void DFS() {
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- // 初始化所有顶点都没有被访问
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("DFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i])
- DFS(i, visited);
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
- */
- public void BFS() {
- int head = 0;
- int rear = 0;
- int[] queue = new int[mVexs.length]; // 辅组队列
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("BFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i]) {
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i]);
- queue[rear++] = i; // 入队列
- }
- while (head != rear) {
- int j = queue[head++]; // 出队列
- for (int k = firstVertex(j); k >= 0; k = nextVertex(j, k)) { //k是为访问的邻接顶点
- if (!visited[k]) {
- visited[k] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[k]);
- queue[rear++] = k;
- }
- }
- }
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 打印矩阵队列图
- */
- public void print() {
- System.out.printf("Martix Graph:\n");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- for (int j = 0; j < mVexs.length; j++)
- System.out.printf("%d ", mMatrix[i][j]);
- System.out.printf("\n");
- }
- }
- public static void main(String[] args) {
- char[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
- char[][] edges = new char[][]{
- {'A', 'C'},
- {'A', 'D'},
- {'A', 'F'},
- {'B', 'C'},
- {'C', 'D'},
- {'E', 'G'},
- {'F', 'G'}};
- MatrixUDG pG;
- // 自定义"图"(输入矩阵队列)
- //pG = new MatrixUDG();
- // 采用已有的"图"
- pG = new MatrixUDG(vexs, edges);
- pG.print(); // 打印图
- pG.DFS(); // 深度优先遍历
- pG.BFS(); // 广度优先遍历
- }
- }
复制代码 # 邻接表实现的无向图
- import java.io.IOException;
- import java.util.Scanner;
- public class ListUDG {
- // 邻接表中表对应的链表的顶点
- private class ENode {
- int ivex; // 该边所指向的顶点的位置
- ENode nextEdge; // 指向下一条弧的指针
- }
- // 邻接表中表的顶点
- private class VNode {
- char data; // 顶点信息
- ENode firstEdge; // 指向第一条依附该顶点的弧
- };
- private VNode[] mVexs; // 顶点数组
- /*
- * 创建图(自己输入数据)
- */
- public ListUDG() {
- // 输入"顶点数"和"边数"
- System.out.printf("input vertex number: ");
- int vlen = readInt();
- System.out.printf("input edge number: ");
- int elen = readInt();
- if ( vlen < 1 || elen < 1 || (elen > (vlen*(vlen - 1)))) {
- System.out.printf("input error: invalid parameters!\n");
- return ;
- }
-
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new VNode[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- System.out.printf("vertex(%d): ", i);
- mVexs[i] = new VNode();
- mVexs[i].data = readChar();
- mVexs[i].firstEdge = null;
- }
- // 初始化"边"
- //mMatrix = new int[vlen][vlen];
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- System.out.printf("edge(%d):", i);
- char c1 = readChar();
- char c2 = readChar();
- int p1 = getPosition(c1);
- int p2 = getPosition(c2);
- // 初始化node1
- ENode node1 = new ENode();
- node1.ivex = p2;
- // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
- if(mVexs[p1].firstEdge == null)
- mVexs[p1].firstEdge = node1;
- else
- linkLast(mVexs[p1].firstEdge, node1);
- // 初始化node2
- ENode node2 = new ENode();
- node2.ivex = p1;
- // 将node2链接到"p2所在链表的末尾"
- if(mVexs[p2].firstEdge == null)
- mVexs[p2].firstEdge = node2;
- else
- linkLast(mVexs[p2].firstEdge, node2);
- }
- }
- /*
- * 创建图(用已提供的矩阵)
- *
- * 参数说明:
- * vexs -- 顶点数组
- * edges -- 边数组
- */
- public ListUDG(char[] vexs, char[][] edges) {
-
- // 初始化"顶点数"和"边数"
- int vlen = vexs.length;
- int elen = edges.length;
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new VNode[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- mVexs[i] = new VNode();
- mVexs[i].data = vexs[i];
- mVexs[i].firstEdge = null;
- }
- // 初始化"边"
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- char c1 = edges[i][0];
- char c2 = edges[i][1];
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- int p1 = getPosition(edges[i][0]);
- int p2 = getPosition(edges[i][1]);
- // 初始化node1
- ENode node1 = new ENode();
- node1.ivex = p2;
- // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
- if(mVexs[p1].firstEdge == null)
- mVexs[p1].firstEdge = node1;
- else
- linkLast(mVexs[p1].firstEdge, node1);
- // 初始化node2
- ENode node2 = new ENode();
- node2.ivex = p1;
- // 将node2链接到"p2所在链表的末尾"
- if(mVexs[p2].firstEdge == null)
- mVexs[p2].firstEdge = node2;
- else
- linkLast(mVexs[p2].firstEdge, node2);
- }
- }
- /*
- * 将node节点链接到list的最后
- */
- private void linkLast(ENode list, ENode node) {
- ENode p = list;
- while(p.nextEdge!=null)
- p = p.nextEdge;
- p.nextEdge = node;
- }
- /*
- * 返回ch位置
- */
- private int getPosition(char ch) {
- for(int i=0; i<mVexs.length; i++)
- if(mVexs[i].data==ch)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private char readChar() {
- char ch='0';
- do {
- try {
- ch = (char)System.in.read();
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- } while(!((ch>='a'&&ch<='z') || (ch>='A'&&ch<='Z')));
- return ch;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private int readInt() {
- Scanner scanner = new Scanner(System.in);
- return scanner.nextInt();
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图的递归实现
- */
- private void DFS(int i, boolean[] visited) {
- ENode node;
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i].data);
- node = mVexs[i].firstEdge;
- while (node != null) {
- if (!visited[node.ivex])
- DFS(node.ivex, visited);
- node = node.nextEdge;
- }
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图
- */
- public void DFS() {
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- // 初始化所有顶点都没有被访问
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("DFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i])
- DFS(i, visited);
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
- */
- public void BFS() {
- int head = 0;
- int rear = 0;
- int[] queue = new int[mVexs.length]; // 辅组队列
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("BFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i]) {
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i].data);
- queue[rear++] = i; // 入队列
- }
- while (head != rear) {
- int j = queue[head++]; // 出队列
- ENode node = mVexs[j].firstEdge;
- while (node != null) {
- int k = node.ivex;
- if (!visited[k])
- {
- visited[k] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[k].data);
- queue[rear++] = k;
- }
- node = node.nextEdge;
- }
- }
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 打印矩阵队列图
- */
- public void print() {
- System.out.printf("List Graph:\n");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- System.out.printf("%d(%c): ", i, mVexs[i].data);
- ENode node = mVexs[i].firstEdge;
- while (node != null) {
- System.out.printf("%d(%c) ", node.ivex, mVexs[node.ivex].data);
- node = node.nextEdge;
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- }
- public static void main(String[] args) {
- char[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
- char[][] edges = new char[][]{
- {'A', 'C'},
- {'A', 'D'},
- {'A', 'F'},
- {'B', 'C'},
- {'C', 'D'},
- {'E', 'G'},
- {'F', 'G'}};
- ListUDG pG;
- // 自定义"图"(输入矩阵队列)
- //pG = new ListUDG();
- // 采用已有的"图"
- pG = new ListUDG(vexs, edges);
- pG.print(); // 打印图
- pG.DFS(); // 深度优先遍历
- pG.BFS(); // 广度优先遍历
- }
- }
复制代码 # 邻接矩阵实现的有向图
- import java.io.IOException;
- import java.util.Scanner;
- public class MatrixDG {
- private char[] mVexs; // 顶点集合
- private int[][] mMatrix; // 邻接矩阵
- /*
- * 创建图(自己输入数据)
- */
- public MatrixDG() {
- // 输入"顶点数"和"边数"
- System.out.printf("input vertex number: ");
- int vlen = readInt();
- System.out.printf("input edge number: ");
- int elen = readInt();
- if ( vlen < 1 || elen < 1 || (elen > (vlen*(vlen - 1)))) {
- System.out.printf("input error: invalid parameters!\n");
- return ;
- }
-
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new char[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- System.out.printf("vertex(%d): ", i);
- mVexs[i] = readChar();
- }
- // 初始化"边"
- mMatrix = new int[vlen][vlen];
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- System.out.printf("edge(%d):", i);
- char c1 = readChar();
- char c2 = readChar();
- int p1 = getPosition(c1);
- int p2 = getPosition(c2);
- if (p1==-1 || p2==-1) {
- System.out.printf("input error: invalid edge!\n");
- return ;
- }
- mMatrix[p1][p2] = 1;
- }
- }
- /*
- * 创建图(用已提供的矩阵)
- *
- * 参数说明:
- * vexs -- 顶点数组
- * edges -- 边数组
- */
- public MatrixDG(char[] vexs, char[][] edges) {
-
- // 初始化"顶点数"和"边数"
- int vlen = vexs.length;
- int elen = edges.length;
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new char[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- mVexs[i] = vexs[i];
- // 初始化"边"
- mMatrix = new int[vlen][vlen];
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- int p1 = getPosition(edges[i][0]);
- int p2 = getPosition(edges[i][1]);
- mMatrix[p1][p2] = 1;
- }
- }
- /*
- * 返回ch位置
- */
- private int getPosition(char ch) {
- for(int i=0; i<mVexs.length; i++)
- if(mVexs[i]==ch)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private char readChar() {
- char ch='0';
- do {
- try {
- ch = (char)System.in.read();
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- } while(!((ch>='a'&&ch<='z') || (ch>='A'&&ch<='Z')));
- return ch;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private int readInt() {
- Scanner scanner = new Scanner(System.in);
- return scanner.nextInt();
- }
- /*
- * 返回顶点v的第一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
- */
- private int firstVertex(int v) {
- if (v<0 || v>(mVexs.length-1))
- return -1;
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- if (mMatrix[v][i] == 1)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 返回顶点v相对于w的下一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
- */
- private int nextVertex(int v, int w) {
- if (v<0 || v>(mVexs.length-1) || w<0 || w>(mVexs.length-1))
- return -1;
- for (int i = w + 1; i < mVexs.length; i++)
- if (mMatrix[v][i] == 1)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图的递归实现
- */
- private void DFS(int i, boolean[] visited) {
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i]);
- // 遍历该顶点的所有邻接顶点。若是没有访问过,那么继续往下走
- for (int w = firstVertex(i); w >= 0; w = nextVertex(i, w)) {
- if (!visited[w])
- DFS(w, visited);
- }
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图
- */
- public void DFS() {
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- // 初始化所有顶点都没有被访问
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("DFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i])
- DFS(i, visited);
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
- */
- public void BFS() {
- int head = 0;
- int rear = 0;
- int[] queue = new int[mVexs.length]; // 辅组队列
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("BFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i]) {
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i]);
- queue[rear++] = i; // 入队列
- }
- while (head != rear) {
- int j = queue[head++]; // 出队列
- for (int k = firstVertex(j); k >= 0; k = nextVertex(j, k)) { //k是为访问的邻接顶点
- if (!visited[k]) {
- visited[k] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[k]);
- queue[rear++] = k;
- }
- }
- }
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 打印矩阵队列图
- */
- public void print() {
- System.out.printf("Martix Graph:\n");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- for (int j = 0; j < mVexs.length; j++)
- System.out.printf("%d ", mMatrix[i][j]);
- System.out.printf("\n");
- }
- }
- public static void main(String[] args) {
- char[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
- char[][] edges = new char[][]{
- {'A', 'B'},
- {'B', 'C'},
- {'B', 'E'},
- {'B', 'F'},
- {'C', 'E'},
- {'D', 'C'},
- {'E', 'B'},
- {'E', 'D'},
- {'F', 'G'}};
- MatrixDG pG;
- // 自定义"图"(输入矩阵队列)
- //pG = new MatrixDG();
- // 采用已有的"图"
- pG = new MatrixDG(vexs, edges);
- pG.print(); // 打印图
- pG.DFS(); // 深度优先遍历
- pG.BFS(); // 广度优先遍历
- }
- }
复制代码 # 邻接表实现的有向图
- import java.io.IOException;
- import java.util.Scanner;
- public class ListDG {
- // 邻接表中表对应的链表的顶点
- private class ENode {
- int ivex; // 该边所指向的顶点的位置
- ENode nextEdge; // 指向下一条弧的指针
- }
- // 邻接表中表的顶点
- private class VNode {
- char data; // 顶点信息
- ENode firstEdge; // 指向第一条依附该顶点的弧
- };
- private VNode[] mVexs; // 顶点数组
- /*
- * 创建图(自己输入数据)
- */
- public ListDG() {
- // 输入"顶点数"和"边数"
- System.out.printf("input vertex number: ");
- int vlen = readInt();
- System.out.printf("input edge number: ");
- int elen = readInt();
- if ( vlen < 1 || elen < 1 || (elen > (vlen*(vlen - 1)))) {
- System.out.printf("input error: invalid parameters!\n");
- return ;
- }
-
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new VNode[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- System.out.printf("vertex(%d): ", i);
- mVexs[i] = new VNode();
- mVexs[i].data = readChar();
- mVexs[i].firstEdge = null;
- }
- // 初始化"边"
- //mMatrix = new int[vlen][vlen];
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- System.out.printf("edge(%d):", i);
- char c1 = readChar();
- char c2 = readChar();
- int p1 = getPosition(c1);
- int p2 = getPosition(c2);
- // 初始化node1
- ENode node1 = new ENode();
- node1.ivex = p2;
- // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
- if(mVexs[p1].firstEdge == null)
- mVexs[p1].firstEdge = node1;
- else
- linkLast(mVexs[p1].firstEdge, node1);
- }
- }
- /*
- * 创建图(用已提供的矩阵)
- *
- * 参数说明:
- * vexs -- 顶点数组
- * edges -- 边数组
- */
- public ListDG(char[] vexs, char[][] edges) {
-
- // 初始化"顶点数"和"边数"
- int vlen = vexs.length;
- int elen = edges.length;
- // 初始化"顶点"
- mVexs = new VNode[vlen];
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- mVexs[i] = new VNode();
- mVexs[i].data = vexs[i];
- mVexs[i].firstEdge = null;
- }
- // 初始化"边"
- for (int i = 0; i < elen; i++) {
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- char c1 = edges[i][0];
- char c2 = edges[i][1];
- // 读取边的起始顶点和结束顶点
- int p1 = getPosition(edges[i][0]);
- int p2 = getPosition(edges[i][1]);
- // 初始化node1
- ENode node1 = new ENode();
- node1.ivex = p2;
- // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
- if(mVexs[p1].firstEdge == null)
- mVexs[p1].firstEdge = node1;
- else
- linkLast(mVexs[p1].firstEdge, node1);
- }
- }
- /*
- * 将node节点链接到list的最后
- */
- private void linkLast(ENode list, ENode node) {
- ENode p = list;
- while(p.nextEdge!=null)
- p = p.nextEdge;
- p.nextEdge = node;
- }
- /*
- * 返回ch位置
- */
- private int getPosition(char ch) {
- for(int i=0; i<mVexs.length; i++)
- if(mVexs[i].data==ch)
- return i;
- return -1;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private char readChar() {
- char ch='0';
- do {
- try {
- ch = (char)System.in.read();
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- } while(!((ch>='a'&&ch<='z') || (ch>='A'&&ch<='Z')));
- return ch;
- }
- /*
- * 读取一个输入字符
- */
- private int readInt() {
- Scanner scanner = new Scanner(System.in);
- return scanner.nextInt();
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图的递归实现
- */
- private void DFS(int i, boolean[] visited) {
- ENode node;
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i].data);
- node = mVexs[i].firstEdge;
- while (node != null) {
- if (!visited[node.ivex])
- DFS(node.ivex, visited);
- node = node.nextEdge;
- }
- }
- /*
- * 深度优先搜索遍历图
- */
- public void DFS() {
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- // 初始化所有顶点都没有被访问
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("DFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i])
- DFS(i, visited);
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
- */
- public void BFS() {
- int head = 0;
- int rear = 0;
- int[] queue = new int[mVexs.length]; // 辅组队列
- boolean[] visited = new boolean[mVexs.length]; // 顶点访问标记
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++)
- visited[i] = false;
- System.out.printf("BFS: ");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- if (!visited[i]) {
- visited[i] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[i].data);
- queue[rear++] = i; // 入队列
- }
- while (head != rear) {
- int j = queue[head++]; // 出队列
- ENode node = mVexs[j].firstEdge;
- while (node != null) {
- int k = node.ivex;
- if (!visited[k])
- {
- visited[k] = true;
- System.out.printf("%c ", mVexs[k].data);
- queue[rear++] = k;
- }
- node = node.nextEdge;
- }
- }
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- /*
- * 打印矩阵队列图
- */
- public void print() {
- System.out.printf("List Graph:\n");
- for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
- System.out.printf("%d(%c): ", i, mVexs[i].data);
- ENode node = mVexs[i].firstEdge;
- while (node != null) {
- System.out.printf("%d(%c) ", node.ivex, mVexs[node.ivex].data);
- node = node.nextEdge;
- }
- System.out.printf("\n");
- }
- }
- public static void main(String[] args) {
- char[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
- char[][] edges = new char[][]{
- {'A', 'B'},
- {'B', 'C'},
- {'B', 'E'},
- {'B', 'F'},
- {'C', 'E'},
- {'D', 'C'},
- {'E', 'B'},
- {'E', 'D'},
- {'F', 'G'}};
- ListDG pG;
- // 自定义"图"(输入矩阵队列)
- //pG = new ListDG();
- // 采用已有的"图"
- pG = new ListDG(vexs, edges);
- pG.print(); // 打印图
- pG.DFS(); // 深度优先遍历
- pG.BFS(); // 广度优先遍历
- }
- }
复制代码
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!更多信息从访问主页:qidao123.com:ToB企服之家,中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |