广度优先搜索、深度优先搜索

package com.tyson.graph;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class GraphMatrix {
    private ArrayList<Integer> vertexList;
    private int[][] edges;
    private int edgesNum;

    public GraphMatrix(int n) {
        edges = new int[n][n];
        edgesNum = 0;
        vertexList = new ArrayList<Integer>(n);
    }

    public void insertVertex(int vertex) {
        vertexList.add(vertex);
    }

    public void insertVertex(int[] vertexes) {
        for(int i=0;i<vertexes.length;i++) {
            vertexList.add(vertexes[i]);
        }
    }

    public void insertEdge(int i, int j, int weight) {
        if(i<0||j<0||i>=vertexList.size()||j>=vertexList.size()) {
            return;
        }

        edges[i][j] = weight;
        edgesNum++;
    }

    public int getVertexNum() {
        return vertexList.size();
    }

    //得到第一个邻接节点的下标
    public int getFirstNeighbor(int index) {
        for(int i=0;i<vertexList.size();i++) {
            if(edges[index][i]>0) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    //得到第k个邻接节点的下一个节点的下标
    public int getNextNeighbor(int index, int k) {
        for(int i=k+1;i<vertexList.size();i++) {
            if(edges[index][i]>0)
                return i;
        }
        return -1;
    }

    private void DFS(boolean[] isVisited, int i) {
        if(isVisited[i] == false) {
            System.out.print(vertexList.get(i) + "-->");
            //标记为已访问
            isVisited[i] = true;
            int index = getFirstNeighbor(i);
            while(index != -1) {
                if(isVisited[index] == false) {
                    DFS(isVisited, index);
                }
                index = getNextNeighbor(i, index);
            }
        }
        System.out.println();
    }

    public void DFS() {
        boolean[] isVisited = new boolean[vertexList.size()];

        for(int j=0;j<vertexList.size();j++) {
            isVisited[j] = false;
        }
        for(int i=0;i<vertexList.size();i++) {
            if(isVisited[i] == false)
                DFS(isVisited, i);
        }
    }

    public void BFS() {
        boolean isVisited[] = new boolean[vertexList.size()];
        for(int i=0;i<vertexList.size();i++) {
            isVisited[i] = false;
        }

        for(int j=0;j<vertexList.size();j++) {
            BFS(isVisited, j);
        }
    }

    private void BFS(boolean[] isVisited, int index) {
        if(isVisited[index] == true)
            return;
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
        queue.offer(index);

        while(!queue.isEmpty()) {
            index = queue.poll();
            if(isVisited[index] == false) {
                System.out.print(vertexList.get(index) + "-->");
                isVisited[index] = true;

                int neighbor = getFirstNeighbor(index);

                while(neighbor != -1) {
                    queue.offer(neighbor);
                    neighbor = getNextNeighbor(index, neighbor);
                    System.out.print(" put ");
                }
                System.out.println();
            }
        }
    }

    public static void main(String args[]){
        GraphMatrix g = new GraphMatrix(5);

        int[] vertexes = {1, 2, 3, 4, 5};

        g.insertVertex(vertexes);

        g.insertEdge(0, 1, 1);
        g.insertEdge(0, 2, 1);
        g.insertEdge(0, 3, 1);
        g.insertEdge(1, 3, 1);
        g.insertEdge(2, 3, 1);

        g.BFS();
    }
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/tyson03/p/8995656.html

时间: 2024-11-09 10:01:08

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【图论】广度优先搜索和深度优先搜索

写在最前面的 这篇文章并没有非常详细的算法证明过程.导论里面有非常详细的证明过程.本文只阐述“广度优先和深度优先搜索的思路以及一些简单应用”. 两种图的遍历算法在其他图的算法当中都有应用,并且是基本的图论算法. 广度优先搜索 广度优先搜索(BFS),可以被形象的描述为“浅尝辄止”,具体一点就是每个顶点只访问它的邻接节点(如果它的邻接节点没有被访问)并且记录这个邻接节点,当访问完它的邻接节点之后就结束这个顶点的访问. 广度优先用到了“先进先出”队列,通过这个队列来存储第一次发现的节点,以便下一次的

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深度优先搜索算法和广度优先搜索算法是图论中两个有意思也很实用的算法,下面我们来看看这两个算法. 严书中,给出的利用深度优先搜索(Deep First Search)算法进行图的遍历伪码如下 1 Boolean visited[MAX]; //标志数组 2 Status (*VisitFunction)(int v); //访问函数 3 4 void DFSTraverse(Graph G, Status (*Visit)(int v)) 5 { 6 VisitFunction = Visit;

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