图论
一、图的常用概念
1、顶点(vertex)
2、边(edge)
3、路径
4、无向图:顶点之间的连接没有方向
5、有向图:有方向
6、带全图
二、图的表示方式
图的表示方式有两种:二维数组(邻接矩阵),链表(邻接表)
1、邻接矩阵
邻接矩阵是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵,对于n个顶点的图而言,矩阵的row和col表示的是1-n个点
2、邻接表
邻接矩阵需要为每个顶点都分配n个边的空间,其实很多边都是不存在,会造成空间的浪费
邻接表的实现只关心存在的边,不关心不存在的边。因此没有浪费空间,邻接表由数组+链表组成
三、深度优先遍历(Depth First Search)
深度优先遍历基本思想:
- 深度优先遍历,从初始访问结点出发,初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点,访问它的第一个邻接结点, 可以这样理解:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点。
- 我们可以看到,这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入,而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问。
- 显然,深度优先搜索是一个递归的过程
深度优先遍历步骤:
- 访问初始结点v,并标记结点v为已访问。
- 查找结点v的第一个邻接结点w。
- 若w存在,则继续执行4,如果w不存在,则回到第1步,将从v的下一个结点继续。
- 若w未被访问,对w进行深度优先遍历递归(即把w当做另一个v,然后进行步骤123)。
- 查找结点v的w邻接结点的下一个邻接结点,转到步骤3
代码实现:
1 private void dfs() {
2 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
3 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
4 if (!isVisited[i]){
5 dfs(isVisited,i);
6 }
7 }
8 }
9 //深度优先遍历算法
10 //i 第一次就是 0
11 private void dfs(boolean[] isVisited, int i) {
12 //输出,访问的结点
13 System.out.println(vertexList.get(i)+"->");
14 //将结点设置为已访问过
15 isVisited[i] = true;
16 //查找结点i的第一个领结节点w
17 int w = getFirstNeighbor(i);
18 while (w!=-1){
19 if (!isVisited[w]){
20 dfs(isVisited,w);
21 }
22 //如果w结点已经被访问过
23 w=getNextNeighbor(i,w);
24 }
25 }
四、广度优先遍历(Broad First Search)
广度优先遍历基本思想:
类似于一个分层搜索的过程,广度优先遍历需要使用一个队列以保持访问过的结点的顺序,以便按这个顺序来访问这些结点的邻接结点
深度优先遍历顺序为 1->2->4->8->5->3->6->7
广度优先算法的遍历顺序为:1->2->3->4->5->6->7->8
广度优先遍历步骤:
- 访问初始结点v并标记结点v为已访问。
- 结点v入队列
- 当队列非空时,继续执行,否则算法结束。
- 出队列,取得队头结点u。
- 查找结点u的第一个邻接结点w。
- 若结点u的邻接结点w不存在,则转到步骤3;否则循环执行以下三个步骤:
6.1 若结点w尚未被访问,则访问结点w并标记为已访问。
6.2 结点w入队列
6.3 查找结点u的继w邻接结点后的下一个邻接结点w,转到步骤6。
代码:
1 private void bfs() {
2 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
3 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
4 if (!isVisited[i]){
5 bfs(isVisited,i);
6 }
7 }
8 }
9
10 private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
11 int u;//表示队列的头结点对应下标
12 int w;//邻接节点w
13
14 //记录节点的访问顺序
15 LinkedList queue = new LinkedList();
16 System.out.println(vertexList.get(i)+"=>");
17 isVisited[i] = true;
18 queue.addLast(i);
19
20 while (!queue.isEmpty()){
21 //取出队列的头结点下标
22 u= (int) queue.removeFirst();
23 //得到第一个邻接点的下标w
24 w=getFirstNeighbor(u);
25 while (w!=-1){
//找到
26 if(!isVisited[w]){
27 System.out.println(vertexList.get(w)+"=>");
28 isVisited[w] = true;
29 queue.addLast(w);
30 }
31 //以u为前驱点,找w后面的下一个邻接点
32 w=getNextNeighbor(u,w);
33 }
34 }
35 }
五、完整代码
1 public class Graph {
2
3 //存储顶点集合
4 private ArrayList<String> vertexList;
5 //存储图对应的邻接矩阵
6 private int[][] edges;
7 //表示边的数目
8 private int numOfEdges;
9 //定义给数组boolean【】,记录某个结点是否被访问过
10 private boolean[] isVisited;
11
12 public Graph(int n) {
13 edges = new int[n][n];
14 vertexList = new ArrayList<>(n);
15 numOfEdges = 0;
16 }
17
18 public static void main(String[] args) {
19
20 int n = 5;//结点个数
21 // String vertexs[] = {"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"};
22 String vertexs[] = {
"A", "B", "C", "D", "E"};
23 //创建图对象
24 Graph graph = new Graph(n);
25 for (String vertex : vertexs) {
26 graph.insertVertex(vertex);
27 }
28 //更新边的关系
29 // graph.insertEdge(0, 1, 1);
30 // graph.insertEdge(0, 2, 1);
31 // graph.insertEdge(1, 3, 1);
32 // graph.insertEdge(1, 4, 1);
33 // graph.insertEdge(3, 7, 1);
34 // graph.insertEdge(4, 7, 1);
35 // graph.insertEdge(2, 5, 1);
36 // graph.insertEdge(2, 6, 1);
37 // graph.insertEdge(5, 6, 1);
38 graph.insertEdge(0, 1, 1);
39 graph.insertEdge(0, 2, 1);
40 graph.insertEdge(1, 3, 1);
41 graph.insertEdge(1, 2, 1);
42 graph.insertEdge(1, 4, 1);
43 graph.showGraph();
44
45 System.out.println("深度遍历");
46 graph.dfs();
47 System.out.println("广度优先");
48 graph.bfs();
49 }
50
51 private void dfs() {
52 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
53 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
54 if (!isVisited[i]){
55 dfs(isVisited,i);
56 }
57 }
58 }
59 //深度优先遍历算法
60 //i 第一次就是 0
61 private void dfs(boolean[] isVisited, int i) {
62 //输出,访问的结点
63 System.out.println(vertexList.get(i)+"->");
64 //将结点设置为已访问过
65 isVisited[i] = true;
66 //查找结点i的第一个领结节点w
67 int w = getFirstNeighbor(i);
68 while (w!=-1){
69 if (!isVisited[w]){
70 dfs(isVisited,w);
71 }
72 //如果w结点已经被访问过
73 w=getNextNeighbor(i,w);
74 }
75 }
76
77 //得到第一个邻接节点的下标w
78 //如果存在就返回对应的下标,否则返回-1
79 private int getFirstNeighbor(int i) {
80 for (int j = 0; j < vertexList.size(); j++) {
81 if (edges[i][j]>0){
82 return j;
83 }
84 }
85 return -1;
86 }
87 //根据前一个邻接结点的下标来获取下一个邻接结点
88 public int getNextNeighbor(int v1, int v2) {
89 for (int i = v2+1; i < vertexList.size(); i++) {
90 if (edges[v1][i]>0){
91 return i;
92 }
93 }
94 return -1;
95 }
96
97
98 private void bfs() {
99 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
100 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
101 if (!isVisited[i]){
102 bfs(isVisited,i);
103 }
104 }
105 }
106
107 private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
108 int u;//表示队列的头结点对应下标
109 int w;//邻接节点w
110
111 //记录节点的访问顺序
112 LinkedList queue = new LinkedList();
113 System.out.println(vertexList.get(i)+"=>");
114 isVisited[i] = true;
115 queue.addLast(i);
116
117 while (!queue.isEmpty()){
118 //取出队列的头结点下标
119 u= (int) queue.removeFirst();
120 //得到第一个邻接点的下标w
121 w=getFirstNeighbor(u);
122 while (w!=-1){
//找到
123 if(!isVisited[w]){
124 System.out.println(vertexList.get(w)+"=>");
125 isVisited[w] = true;
126 queue.addLast(w);
127 }
128 //以u为前驱点,找w后面的下一个邻接点
129 w=getNextNeighbor(u,w);
130 }
131 }
132 }
133
134 //显示图对应的矩阵
135 public void showGraph() {
136 for (int[] link : edges) {
137 System.out.println(Arrays.toString(link));
138 }
139 }
140
141 /**
142 * @param v1 表示点的下标即使第几个顶点 "A"-"B" "A"->0 "B"->1
143 * @param v2 第二个顶点对应的下标
144 * @param weight 表示
145 */
146 private void insertEdge(int v1, int v2, int weight) {
147 edges[v1][v2] = weight;
148 edges[v2][v1] = weight;
149 numOfEdges++;
150 }
151
152 private void insertVertex(String vertex) {
153 vertexList.add(vertex);
154 }
155 }
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