图论

柔光的暖阳◎ 2023-10-10 07:53 178阅读 0赞

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

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  5、有向图:有方向

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  6、带全图

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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

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  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

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三、深度优先遍历(Depth First Search)

  深度优先遍历基本思想:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 显然,深度优先搜索是一个递归的过程

  深度优先遍历步骤:

  1. 访问初始结点v,并标记结点v为已访问。
  2. 查找结点v的第一个邻接结点w。
  3. 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。
  4. 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)。
  5. 查找结点v的w邻接结点的下一个邻接结点,转到步骤3

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  代码实现:

  

  1. 1 private void dfs() {
  2. 2 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
  3. 3 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
  4. 4 if (!isVisited[i]){
  5. 5 dfs(isVisited,i);
  6. 6 }
  7. 7 }
  8. 8 }
  9. 9 //深度优先遍历算法
  10. 10 //i 第一次就是 0
  11. 11 private void dfs(boolean[] isVisited, int i) {
  12. 12 //输出,访问的结点
  13. 13 System.out.println(vertexList.get(i)+"->");
  14. 14 //将结点设置为已访问过
  15. 15 isVisited[i] = true;
  16. 16 //查找结点i的第一个领结节点w
  17. 17 int w = getFirstNeighbor(i);
  18. 18 while (w!=-1){
  19. 19 if (!isVisited[w]){
  20. 20 dfs(isVisited,w);
  21. 21 }
  22. 22 //如果w结点已经被访问过
  23. 23 w=getNextNeighbor(i,w);
  24. 24 }
  25. 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

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  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:

  1. 访问初始结点v并标记结点v为已访问。
  2. 结点v入队列
  3. 当队列非空时,继续执行,否则算法结束。
  4. 出队列,取得队头结点u。
  5. 查找结点u的第一个邻接结点w。
  6. 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. 1 private void bfs() {
  2. 2 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
  3. 3 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
  4. 4 if (!isVisited[i]){
  5. 5 bfs(isVisited,i);
  6. 6 }
  7. 7 }
  8. 8 }
  9. 9
  10. 10 private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
  11. 11 int u;//表示队列的头结点对应下标
  12. 12 int w;//邻接节点w
  13. 13
  14. 14 //记录节点的访问顺序
  15. 15 LinkedList queue = new LinkedList();
  16. 16 System.out.println(vertexList.get(i)+"=>");
  17. 17 isVisited[i] = true;
  18. 18 queue.addLast(i);
  19. 19
  20. 20 while (!queue.isEmpty()){
  21. 21 //取出队列的头结点下标
  22. 22 u= (int) queue.removeFirst();
  23. 23 //得到第一个邻接点的下标w
  24. 24 w=getFirstNeighbor(u);
  25. 25 while (w!=-1){
  26. //找到
  27. 26 if(!isVisited[w]){
  28. 27 System.out.println(vertexList.get(w)+"=>");
  29. 28 isVisited[w] = true;
  30. 29 queue.addLast(w);
  31. 30 }
  32. 31 //以u为前驱点,找w后面的下一个邻接点
  33. 32 w=getNextNeighbor(u,w);
  34. 33 }
  35. 34 }
  36. 35 }

五、完整代码

  

  1. 1 public class Graph {
  2. 2
  3. 3 //存储顶点集合
  4. 4 private ArrayList<String> vertexList;
  5. 5 //存储图对应的邻接矩阵
  6. 6 private int[][] edges;
  7. 7 //表示边的数目
  8. 8 private int numOfEdges;
  9. 9 //定义给数组boolean【】,记录某个结点是否被访问过
  10. 10 private boolean[] isVisited;
  11. 11
  12. 12 public Graph(int n) {
  13. 13 edges = new int[n][n];
  14. 14 vertexList = new ArrayList<>(n);
  15. 15 numOfEdges = 0;
  16. 16 }
  17. 17
  18. 18 public static void main(String[] args) {
  19. 19
  20. 20 int n = 5;//结点个数
  21. 21 // String vertexs[] = {"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"};
  22. 22 String vertexs[] = {
  23. "A", "B", "C", "D", "E"};
  24. 23 //创建图对象
  25. 24 Graph graph = new Graph(n);
  26. 25 for (String vertex : vertexs) {
  27. 26 graph.insertVertex(vertex);
  28. 27 }
  29. 28 //更新边的关系
  30. 29 // graph.insertEdge(0, 1, 1);
  31. 30 // graph.insertEdge(0, 2, 1);
  32. 31 // graph.insertEdge(1, 3, 1);
  33. 32 // graph.insertEdge(1, 4, 1);
  34. 33 // graph.insertEdge(3, 7, 1);
  35. 34 // graph.insertEdge(4, 7, 1);
  36. 35 // graph.insertEdge(2, 5, 1);
  37. 36 // graph.insertEdge(2, 6, 1);
  38. 37 // graph.insertEdge(5, 6, 1);
  39. 38 graph.insertEdge(0, 1, 1);
  40. 39 graph.insertEdge(0, 2, 1);
  41. 40 graph.insertEdge(1, 3, 1);
  42. 41 graph.insertEdge(1, 2, 1);
  43. 42 graph.insertEdge(1, 4, 1);
  44. 43 graph.showGraph();
  45. 44
  46. 45 System.out.println("深度遍历");
  47. 46 graph.dfs();
  48. 47 System.out.println("广度优先");
  49. 48 graph.bfs();
  50. 49 }
  51. 50
  52. 51 private void dfs() {
  53. 52 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
  54. 53 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
  55. 54 if (!isVisited[i]){
  56. 55 dfs(isVisited,i);
  57. 56 }
  58. 57 }
  59. 58 }
  60. 59 //深度优先遍历算法
  61. 60 //i 第一次就是 0
  62. 61 private void dfs(boolean[] isVisited, int i) {
  63. 62 //输出,访问的结点
  64. 63 System.out.println(vertexList.get(i)+"->");
  65. 64 //将结点设置为已访问过
  66. 65 isVisited[i] = true;
  67. 66 //查找结点i的第一个领结节点w
  68. 67 int w = getFirstNeighbor(i);
  69. 68 while (w!=-1){
  70. 69 if (!isVisited[w]){
  71. 70 dfs(isVisited,w);
  72. 71 }
  73. 72 //如果w结点已经被访问过
  74. 73 w=getNextNeighbor(i,w);
  75. 74 }
  76. 75 }
  77. 76
  78. 77 //得到第一个邻接节点的下标w
  79. 78 //如果存在就返回对应的下标,否则返回-1
  80. 79 private int getFirstNeighbor(int i) {
  81. 80 for (int j = 0; j < vertexList.size(); j++) {
  82. 81 if (edges[i][j]>0){
  83. 82 return j;
  84. 83 }
  85. 84 }
  86. 85 return -1;
  87. 86 }
  88. 87 //根据前一个邻接结点的下标来获取下一个邻接结点
  89. 88 public int getNextNeighbor(int v1, int v2) {
  90. 89 for (int i = v2+1; i < vertexList.size(); i++) {
  91. 90 if (edges[v1][i]>0){
  92. 91 return i;
  93. 92 }
  94. 93 }
  95. 94 return -1;
  96. 95 }
  97. 96
  98. 97
  99. 98 private void bfs() {
  100. 99 isVisited = new boolean[vertexList.size()];
  101. 100 for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
  102. 101 if (!isVisited[i]){
  103. 102 bfs(isVisited,i);
  104. 103 }
  105. 104 }
  106. 105 }
  107. 106
  108. 107 private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
  109. 108 int u;//表示队列的头结点对应下标
  110. 109 int w;//邻接节点w
  111. 110
  112. 111 //记录节点的访问顺序
  113. 112 LinkedList queue = new LinkedList();
  114. 113 System.out.println(vertexList.get(i)+"=>");
  115. 114 isVisited[i] = true;
  116. 115 queue.addLast(i);
  117. 116
  118. 117 while (!queue.isEmpty()){
  119. 118 //取出队列的头结点下标
  120. 119 u= (int) queue.removeFirst();
  121. 120 //得到第一个邻接点的下标w
  122. 121 w=getFirstNeighbor(u);
  123. 122 while (w!=-1){
  124. //找到
  125. 123 if(!isVisited[w]){
  126. 124 System.out.println(vertexList.get(w)+"=>");
  127. 125 isVisited[w] = true;
  128. 126 queue.addLast(w);
  129. 127 }
  130. 128 //以u为前驱点,找w后面的下一个邻接点
  131. 129 w=getNextNeighbor(u,w);
  132. 130 }
  133. 131 }
  134. 132 }
  135. 133
  136. 134 //显示图对应的矩阵
  137. 135 public void showGraph() {
  138. 136 for (int[] link : edges) {
  139. 137 System.out.println(Arrays.toString(link));
  140. 138 }
  141. 139 }
  142. 140
  143. 141 /**
  144. 142 * @param v1 表示点的下标即使第几个顶点 "A"-"B" "A"->0 "B"->1
  145. 143 * @param v2 第二个顶点对应的下标
  146. 144 * @param weight 表示
  147. 145 */
  148. 146 private void insertEdge(int v1, int v2, int weight) {
  149. 147 edges[v1][v2] = weight;
  150. 148 edges[v2][v1] = weight;
  151. 149 numOfEdges++;
  152. 150 }
  153. 151
  154. 152 private void insertVertex(String vertex) {
  155. 153 vertexList.add(vertex);
  156. 154 }
  157. 155 }

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