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Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之圖的原理與實現(xiàn)

 更新時間:2022年01月24日 16:31:59   作者:劉Java  
圖(Graph)是由頂點(diǎn)的有窮非空集合和頂點(diǎn)之間邊的集合組成,通常表示為:G(V,E),其中,G表示一個圖,V是圖G中頂點(diǎn)的集合,E是圖G中邊的集合。本文將詳細(xì)介紹圖的原理及其代碼實現(xiàn),需要的可以參考一下

首先介紹了圖的入門概念,然后介紹了圖的鄰接矩陣和鄰接表兩種存儲結(jié)構(gòu)、以及深度優(yōu)先遍歷和廣度優(yōu)先遍歷的兩種遍歷方式,最后提供了Java代碼的實現(xiàn)。

圖,算作一種比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因此建議有一定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)的人再來學(xué)習(xí)!

1 圖的定義和相關(guān)概念

定義:圖(Graph)是由頂點(diǎn)的有窮非空集合和頂點(diǎn)之間邊的集合組成,通常表示為:G(V,E),其中,G表示一個圖,V是圖G中頂點(diǎn)的集合,E是圖G中邊的集合。圖在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中是中多對多的關(guān)系,而樹則是1對多的關(guān)系,樹就是一種特別的沒有閉環(huán)的圖。

頂點(diǎn):圖中的頂點(diǎn)就是節(jié)點(diǎn)的意思,不過圖中任意的節(jié)點(diǎn)都算作頂點(diǎn)。將頂點(diǎn)集合為空的圖稱為空圖。圖中任意兩個頂點(diǎn)之間都可能存在關(guān)系,頂點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系用邊來表示,邊集可以是空的。

無向圖:若頂點(diǎn)vi到vj之間的邊沒有方向,則稱這條邊為無向邊(Edge),用無序偶對(vi,vj)來表示。如果圖中任意兩個頂點(diǎn)之間的邊都是無向邊,則稱該圖為無向圖(Undirected graphs)。

有向圖:若從頂點(diǎn)vi到vj的邊有方向,則稱這條邊為有向邊,也稱為?。ˋrc)。如果圖中任意兩個頂點(diǎn)之間的邊都是有向邊,則稱該圖為有向圖(Directed graphs)。

完全圖、稠密圖、稀疏圖:具有n個頂點(diǎn),n(n-1)/2條邊的圖,稱為完全無向圖;具有n個頂點(diǎn),n(n-1) 條弧的有向圖,稱為完全有向圖。完全無向圖和完全有向圖都稱為完全圖。當(dāng)一個圖接近完全圖時,則稱它為稠密圖,當(dāng)一個圖中含有較少的邊或弧時,則稱它為稀疏圖。

權(quán)、網(wǎng):有些圖的邊或弧具有與它相關(guān)的數(shù)字,這種與圖的邊或弧相關(guān)的數(shù)叫做權(quán)(Weight)。這些權(quán)可以表示從一個頂點(diǎn)到另一個頂點(diǎn)的距離或耗費(fèi)。這種帶權(quán)的圖通常稱為網(wǎng)(Network)。

子圖:若有兩個圖G=(V1,E1), G2=(V2,E2), 滿足如下條件:V2⊆V1 ,E2⊆ E1,即V2為V1的子集,E2為E1的子集,則 稱圖G2為圖G1的子圖。

下圖中帶底紋的圖均為左側(cè)無向圖與有向圖的子圖。

鄰接點(diǎn)、度:相鄰且有邊直接連接的兩個頂點(diǎn)稱為鄰接點(diǎn)。頂點(diǎn)所連邊的數(shù)目稱為度,在有向圖中,由于邊有方向,則頂點(diǎn)的度分為入度和出度。

簡單路徑、連通圖:圖中頂點(diǎn)間存在路徑,兩頂點(diǎn)存在路徑則說明是連通的,如果路徑最終回到起始點(diǎn)則稱為環(huán),當(dāng)中不重復(fù)叫簡單路徑。若任意兩頂點(diǎn)都是連通的,則圖就是連通圖,有向則稱強(qiáng)連通圖。圖中有子圖,若子圖極大連通則就是連通分量,有向的則稱強(qiáng)連通分量。

生成樹:無向圖中連通且n個頂點(diǎn)n-1條邊叫生成樹。有向圖中一頂點(diǎn)入度為0其余頂點(diǎn)入度為1的叫有向樹。一個有向圖由若干棵有向樹構(gòu)成生成森林。

2 圖的存儲結(jié)構(gòu)

由于圖的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,任意兩個頂點(diǎn)之間都可能存在聯(lián)系,因此無法以單一的結(jié)構(gòu)來表示。圖最常見的表示形式為鄰接鏈表和鄰接矩陣,它們都是采用復(fù)合的結(jié)構(gòu)來表示圖。

2.1 鄰接矩陣

鄰接矩陣(Adjacency Matrix):采用兩個數(shù)組來存儲圖,一個一維數(shù)組存儲圖頂點(diǎn)信息,一個二維數(shù)組存儲圖邊或弧的信息,二維數(shù)組可以看作矩陣,這也是“鄰接矩陣”名字的由來。這是最簡單的圖的存儲方式,但是存在空間浪費(fèi)的情況。

設(shè)圖G有n個頂點(diǎn),則鄰接矩陣是一個n×n的方陣,定義為:

矩陣的對角線始終為0,因為頂點(diǎn)不能和自己連接。無向圖的數(shù)據(jù)是對稱的,有向圖就不一定了。

下圖就是采用鄰接矩陣表示的無向圖。

下圖就是采用鄰接矩陣表示的有向圖。

有向圖講究入度與出度,頂點(diǎn)0的入度為3,正好是第1列各數(shù)之和。頂點(diǎn)0的出度為3,即第1行的各數(shù)之和。一個點(diǎn)的入度是點(diǎn)所表示的列的各數(shù)的和,出度就是個點(diǎn)所表示的行的各數(shù)的和。

下圖就是采用鄰接矩陣表示的帶權(quán)有向圖。

注意,邊二維數(shù)組中的數(shù)字表示權(quán),沒有關(guān)系的頂點(diǎn)(沒有權(quán))使用”/”表示。

2.2 鄰接表

鄰接表(Adjacency List):采用數(shù)組和鏈表存儲,一個數(shù)組存儲頂點(diǎn),同時頂點(diǎn)想外拉出鏈表表示邊或者弧,鏈表稱為邊表,如度的邊表稱為入邊表,出度的邊表稱為出邊表。鄰接表的實現(xiàn)只關(guān)心存在的邊,不關(guān)心不存在的邊,因此沒有空間浪費(fèi)。

下圖就是采用鄰接表表示的無向圖。

下圖就是采用鄰接表表示的有向圖。

下圖就是采用鄰接矩陣表示的帶權(quán)有向圖。

鄰接表在表示稀疏圖時非常緊湊而成為了通常的選擇,相比之下,如果在稀疏圖表示時使用鄰接矩陣,會浪費(fèi)很多內(nèi)存空間,遍歷的時候也會增加開銷。如果圖是稠密圖,鄰接表的優(yōu)勢就不明顯了,那么就可以選擇更加方便的鄰接矩陣。

3 圖的遍歷

3.1 深度優(yōu)先遍歷

深度優(yōu)先遍歷(Depth First Search),也有稱為深度優(yōu)先搜索,簡稱為DFS。類似于樹的先序遍歷。基本思想是“一條路走到黑”,然后往回退,回退過程中如果遇到?jīng)]探索過的支路,就進(jìn)入該支路繼續(xù)深入,直到所有頂點(diǎn)都被訪問到。

假設(shè)初始狀態(tài)是圖中所有頂點(diǎn)均未被訪問,則從某個頂點(diǎn)v出發(fā),首先訪問該頂點(diǎn),然后依次從它的各個未被訪問的鄰接點(diǎn)出發(fā)深度優(yōu)先搜索遍歷圖,直至圖中所有和v有路徑相通的頂點(diǎn)都被訪問到。但此時還有可能有其他分支我們沒有訪問到,若此時尚有其他頂點(diǎn)未被訪問到,需要回溯,另選一個未被訪問的頂點(diǎn)作起始點(diǎn),重復(fù)上述過程,直至圖中所有頂點(diǎn)都被訪問到為止。顯然,深度優(yōu)先搜索是一個遞歸的過程。

對如下左邊無向圖從0頂點(diǎn)開始進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷之后一種結(jié)果為:0、1、4、5、3、2,如右圖。

從起始點(diǎn)0開始遍歷,在訪問了0后,選擇其鄰接點(diǎn)1。因為1未曾訪問過,則從1出發(fā)進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷。依次類推,接著從4、5、3出發(fā)進(jìn)行遍歷。在訪問了3后,由于3的鄰接點(diǎn)都已被訪問,則遍歷回退到5。此時5的另一個鄰接點(diǎn)2未被訪問,則遍歷又從5到2,再繼續(xù)進(jìn)行下去,于是得到節(jié)點(diǎn)的線性順序為:0、1、4、5、3、2,如右圖中紅色箭頭線為其深度優(yōu)先遍歷順序。

對如下左邊有向圖從0頂點(diǎn)開始進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷之后一種結(jié)果為:0、1、4、2、5、3,如右圖。

有向圖的深度優(yōu)先遍歷頂點(diǎn)的領(lǐng)邊需要考慮頂點(diǎn)的出度對應(yīng)的頂點(diǎn)。該頂點(diǎn)的出度對應(yīng)的頂點(diǎn)算作鄰接點(diǎn)。

從起始點(diǎn)0開始遍歷,在訪問了0后,選擇其出度鄰接點(diǎn)1、2。這里選擇1進(jìn)行訪問,從1出發(fā)進(jìn)行有向圖深度優(yōu)先遍歷。依次類推,在訪問了4后,由于4的出度鄰接點(diǎn)0、1都已被訪問,則遍歷回退直到0。此時0的另一個鄰接點(diǎn)2未被訪問,則遍歷又從0到2,再繼續(xù)進(jìn)行下去,于是得到節(jié)點(diǎn)的線性順序為:0、1、4、2、5、4,如右圖中紅色箭頭線為有向圖深度優(yōu)先遍歷順序。

3.2 廣度優(yōu)先遍歷

廣度優(yōu)先遍歷(Depth First Search) ,也有稱為廣度優(yōu)先搜索,簡稱BFS,類似于樹的層序遍歷。基本思想是盡最大程度輻射能夠覆蓋的節(jié)點(diǎn),并對其進(jìn)行訪問。

從圖中某頂點(diǎn)v出發(fā),在訪問了v之后依次訪問v的各個未曾訪問過的鄰接點(diǎn),然后分別從這些鄰接點(diǎn)出發(fā)依次訪問它們的鄰接點(diǎn),并使得“先被訪問的頂點(diǎn)的鄰接點(diǎn)先于后被訪問的頂點(diǎn)的鄰接點(diǎn)被訪問,直至圖中所有已被訪問的頂點(diǎn)的鄰接點(diǎn)都被訪問到。如果此時圖中尚有頂點(diǎn)未被訪問,則需要另選一個未曾被訪問過的頂點(diǎn)作為新的起始點(diǎn),重復(fù)上述過程,直至圖中所有頂點(diǎn)都被訪問到為止。換句話說,廣度優(yōu)先搜索遍歷圖的過程是以v為起點(diǎn),由近至遠(yuǎn)。

對如下左邊無向圖從0頂點(diǎn)開始進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷之后一種結(jié)果為:0、1、2、3、4、5,如右圖。

從起始點(diǎn)0開始遍歷,在訪問了0后,尋找鄰接點(diǎn),找到了1、2、3,一次遍歷,訪問完1、2、3之后,再依次訪問它們的鄰接點(diǎn)。首先訪問1的鄰接點(diǎn)4,再訪問2的鄰接點(diǎn)5。因此訪問順序是:0、1、2、3、4、5。

對如下左邊有向圖從0頂點(diǎn)開始進(jìn)行廣度優(yōu)先遍歷之后一種結(jié)果為:0、1、2、4、5、3,如右圖。

有向圖的廣度優(yōu)先遍歷頂點(diǎn)的領(lǐng)邊同樣需要考慮頂點(diǎn)的出度對應(yīng)的頂點(diǎn)。該頂點(diǎn)的出度對應(yīng)的頂點(diǎn)算作鄰接點(diǎn)。

從起始點(diǎn)0開始遍歷,在訪問了0后,選擇其出度鄰接點(diǎn)1、2,然后訪問1、2;訪問完1,2之后,再依次訪問它們的鄰接點(diǎn)。首先訪問1的鄰接點(diǎn)4依次類推,再訪問2的鄰接點(diǎn)5。訪問完5之后,再依次訪問它們的鄰接點(diǎn),最后訪問5的鄰接點(diǎn)3。此時所有頂點(diǎn)訪問完畢。因此訪問順序是:0、1、2、4、5、3。

4 圖的實現(xiàn)

關(guān)于圖的實現(xiàn),Guava中的com.google.common.graph模塊已經(jīng)提供了圖的各種實現(xiàn),而且都非常完美,這里只提供四個簡單實現(xiàn)。帶權(quán)重的圖的實現(xiàn),將在后面的最小生成樹和最短路徑部分提供實現(xiàn)。

4.1 無向圖的鄰接表實現(xiàn)

/**
 * 無向圖鄰接鏈表簡單實現(xiàn)
 * {@link UndirectedAdjacencyList#UndirectedAdjacencyList(E[], E[][])}  構(gòu)建無向圖
 * {@link UndirectedAdjacencyList#DFS()}  深度優(yōu)先遍歷無向圖
 * {@link UndirectedAdjacencyList#BFS()}  廣度優(yōu)先遍歷無向圖
 * {@link UndirectedAdjacencyList#toString()} ()}  輸出無向圖
 *
 * @author lx
 */
public class UndirectedAdjacencyList<E> {
    /**
     * 頂點(diǎn)類
     *
     * @param <E>
     */
    private class Node<E> {
        /**
         * 頂點(diǎn)信息
         */
        E data;
        /**
         * 指向第一條依附該頂點(diǎn)的邊
         */
        LNode firstEdge;

        public Node(E data, LNode firstEdge) {
            this.data = data;
            this.firstEdge = firstEdge;
        }
    }

    /**
     * 邊表節(jié)點(diǎn)類
     */
    private class LNode {
        /**
         * 該邊所指向的頂點(diǎn)的索引位置
         */
        int vertex;
        /**
         * 指向下一條邊的指針
         */
        LNode nextEdge;
    }

    /**
     * 頂點(diǎn)數(shù)組
     */
    private Node<E>[] vertexs;

    /**
     * 創(chuàng)建圖
     *
     * @param vexs  頂點(diǎn)數(shù)組
     * @param edges 邊二維數(shù)組
     */
    public UndirectedAdjacencyList(E[] vexs, E[][] edges) {
        /*初始化頂點(diǎn)數(shù)組,并添加頂點(diǎn)*/
        vertexs = new Node[vexs.length];
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            vertexs[i] = new Node<>(vexs[i], null);
        }
        /*初始化邊表,并添加邊節(jié)點(diǎn)到邊表尾部,即采用尾插法*/
        for (E[] edge : edges) {
            // 讀取一條邊的起始頂點(diǎn)和結(jié)束頂點(diǎn)索引值
            int p1 = getPosition(edge[0]);
            int p2 = getPosition(edge[1]);
            /*這里需要相互添加邊節(jié)點(diǎn),無向圖可以看作相互可達(dá)的有向圖*/
            // 初始化lnode1邊節(jié)點(diǎn)
            LNode lnode1 = new LNode();
            lnode1.vertex = p2;
            // 將LNode鏈接到"p1所在鏈表的末尾"
            if (vertexs[p1].firstEdge == null) {
                vertexs[p1].firstEdge = lnode1;
            } else {
                linkLast(vertexs[p1].firstEdge, lnode1);
            }
            // 初始化lnode2邊節(jié)點(diǎn)
            LNode lnode2 = new LNode();
            lnode2.vertex = p1;
            // 將lnode2鏈接到"p2所在鏈表的末尾"
            if (vertexs[p2].firstEdge == null) {
                vertexs[p2].firstEdge = lnode2;
            } else {
                linkLast(vertexs[p2].firstEdge, lnode2);
            }
        }
    }

    /**
     * 獲取某條邊的某個頂點(diǎn)所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置
     *
     * @param e 頂點(diǎn)的值
     * @return 所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置, 或者-1 - 表示不存在
     */
    private int getPosition(E e) {
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (vertexs[i].data == e) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }


    /**
     * 將lnode節(jié)點(diǎn)鏈接到邊表的最后,采用尾插法
     *
     * @param first 邊表頭結(jié)點(diǎn)
     * @param node  將要添加的節(jié)點(diǎn)
     */
    private void linkLast(LNode first, LNode node) {
        while (true) {
            if (first.vertex == node.vertex) {
                return;
            }
            if (first.nextEdge == null) {
                break;
            }
            first = first.nextEdge;
        }
        first.nextEdge = node;
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖的遞歸實現(xiàn),類似于樹的先序遍歷
     * 因此模仿樹的先序遍歷,同樣借用棧結(jié)構(gòu),這里使用的是方法的遞歸,隱式的借用棧
     *
     * @param i       頂點(diǎn)索引
     * @param visited 訪問標(biāo)志數(shù)組
     */
    private void DFS(int i, boolean[] visited) {
        //索引索引標(biāo)記為true ,表示已經(jīng)訪問了
        visited[i] = true;
        System.out.print(vertexs[i].data + " ");
        //獲取該頂點(diǎn)的邊表頭結(jié)點(diǎn)
        LNode node = vertexs[i].firstEdge;
        //循環(huán)遍歷該頂點(diǎn)的鄰接點(diǎn),采用同樣的方式遞歸搜索
        while (node != null) {
            if (!visited[node.vertex]) {
                DFS(node.vertex, visited);
            }
            node = node.nextEdge;
        }
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖,類似于樹的前序遍歷,
     */
    public void DFS() {
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        //初始化所有頂點(diǎn)都沒有被訪問
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("DFS: ");
        /*循環(huán)搜索*/
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            //如果對應(yīng)索引的頂點(diǎn)的訪問標(biāo)記為false,則搜索該頂點(diǎn)
            if (!visited[i]) {
                DFS(i, visited);
            }
        }
        /*走到這一步,說明頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組全部為true,說明全部都訪問到了,深度搜索結(jié)束*/
        System.out.println();
    }

    /**
     * 廣度優(yōu)先搜索圖,類似于樹的層序遍歷
     * 因此模仿樹的層序遍歷,同樣借用隊列結(jié)構(gòu)
     */
    public void BFS() {
        // 輔組隊列
        Queue<Integer> indexLinkedList = new LinkedList<>();
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        //初始化所有頂點(diǎn)都沒有被訪問
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("BFS: ");
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            //如果訪問方劑為false,則設(shè)置為true,表示已經(jīng)訪問,然后開始訪問
            if (!visited[i]) {
                visited[i] = true;
                System.out.print(vertexs[i].data + " ");
                indexLinkedList.add(i);
            }
            //判斷隊列是否有值,有就開始遍歷
            if (!indexLinkedList.isEmpty()) {
                //出隊列
                Integer j = indexLinkedList.poll();
                LNode node = vertexs[j].firstEdge;
                while (node != null) {
                    int k = node.vertex;
                    if (!visited[k]) {
                        visited[k] = true;
                        System.out.print(vertexs[k].data + " ");
                        //繼續(xù)入隊列
                        indexLinkedList.add(k);
                    }
                    node = node.nextEdge;
                }
            }
        }
        System.out.print("\n");
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            stringBuilder.append(i).append("(").append(vertexs[i].data).append("): ");
            LNode node = vertexs[i].firstEdge;
            while (node != null) {
                stringBuilder.append(node.vertex).append("(").append(vertexs[node.vertex].data).append(")");
                node = node.nextEdge;
                if (node != null) {
                    stringBuilder.append("->");
                } else {
                    break;
                }
            }
            stringBuilder.append("\n");
        }
        return stringBuilder.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        //頂點(diǎn)數(shù)組 添加的先后順序?qū)τ诒闅v結(jié)果有影響
        Character[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        //邊二維數(shù)組 添加的先后順序?qū)τ诒闅v結(jié)果有影響
        Character[][] edges = {
                {'A', 'C'},
                //對于無向圖來說是多余的邊關(guān)系,在linkLast方法中做了判斷,并不會重復(fù)添加
                {'A', 'D'},
                {'A', 'D'},
                {'D', 'A'},

                {'A', 'F'},
                {'B', 'C'},
                {'C', 'D'},
                {'E', 'G'},
                {'E', 'B'},
                {'D', 'B'},
                {'F', 'G'}};
        //構(gòu)建圖
        UndirectedAdjacencyList<Character> undirectedAdjacencyList = new UndirectedAdjacencyList<>(vexs, edges);
        //輸出圖
        System.out.println(undirectedAdjacencyList);
        //深度優(yōu)先遍歷
        undirectedAdjacencyList.DFS();
        //廣度優(yōu)先遍歷
        undirectedAdjacencyList.BFS();
    }
}

測試無向圖對應(yīng)的邏輯結(jié)構(gòu)如下:

測試圖的遍歷結(jié)果如下:

4.2 有向圖的鄰接表實現(xiàn)

/**
 * 有向圖鄰接鏈表簡單實現(xiàn)
 * {@link AdjacencyList#AdjacencyList(E[], E[][])}  構(gòu)建有向圖
 * {@link AdjacencyList#DFS()}  深度優(yōu)先遍歷有向圖
 * {@link AdjacencyList#BFS()}  廣度優(yōu)先遍歷有向圖
 * {@link AdjacencyList#toString()} ()}  輸出有向圖
 *
 * @author lx
 */
public class AdjacencyList<E> {
    /**
     * 頂點(diǎn)類
     *
     * @param <E>
     */
    private class Node<E> {
        /**
         * 頂點(diǎn)信息
         */
        E data;
        /**
         * 指向第一條依附該頂點(diǎn)的邊
         */
        LNode firstEdge;

        public Node(E data, LNode firstEdge) {
            this.data = data;
            this.firstEdge = firstEdge;
        }
    }

    /**
     * 邊表節(jié)點(diǎn)類
     */
    private class LNode {
        /**
         * 該邊所指向的頂點(diǎn)的索引位置
         */
        int vertex;
        /**
         * 指向下一條弧的指針
         */
        LNode nextEdge;
    }

    /**
     * 頂點(diǎn)數(shù)組
     */
    private Node<E>[] vertexs;

    /**
     * 創(chuàng)建圖
     *
     * @param vexs  頂點(diǎn)數(shù)組
     * @param edges 邊二維數(shù)組
     */
    public AdjacencyList(E[] vexs, E[][] edges) {
        /*初始化頂點(diǎn)數(shù)組,并添加頂點(diǎn)*/
        vertexs = new Node[vexs.length];
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            vertexs[i] = new Node<>(vexs[i], null);
        }
        /*初始化邊表,并添加邊節(jié)點(diǎn)到邊表尾部,即采用尾插法*/
        for (E[] edge : edges) {
            // 讀取一條邊的起始頂點(diǎn)和結(jié)束頂點(diǎn)索引值
            int p1 = getPosition(edge[0]);
            int p2 = getPosition(edge[1]);
            // 初始化lnode1邊節(jié)點(diǎn) 即表示p1指向p2的邊
            LNode lnode1 = new LNode();
            lnode1.vertex = p2;
            // 將LNode鏈接到"p1所在鏈表的末尾"
            if (vertexs[p1].firstEdge == null) {
                vertexs[p1].firstEdge = lnode1;
            } else {
                linkLast(vertexs[p1].firstEdge, lnode1);
            }
        }
    }

    /**
     * 獲取某條邊的某個頂點(diǎn)所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置
     *
     * @param e 頂點(diǎn)的值
     * @return 所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置, 或者-1 - 表示不存在
     */
    private int getPosition(E e) {
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (vertexs[i].data == e) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }


    /**
     * 將lnode節(jié)點(diǎn)鏈接到邊表的最后,采用尾插法
     *
     * @param first 邊表頭結(jié)點(diǎn)
     * @param node  將要添加的節(jié)點(diǎn)
     */
    private void linkLast(LNode first, LNode node) {
        while (true) {
            if (first.vertex == node.vertex) {
                return;
            }
            if (first.nextEdge == null) {
                break;
            }
            first = first.nextEdge;
        }
        first.nextEdge = node;
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖的遞歸實現(xiàn),類似于樹的先序遍歷
     * 因此模仿樹的先序遍歷,同樣借用棧結(jié)構(gòu),這里使用的是方法的遞歸,隱式的借用棧
     *
     * @param i       頂點(diǎn)索引
     * @param visited 訪問標(biāo)志數(shù)組
     */
    private void DFS(int i, boolean[] visited) {
        //索引索引標(biāo)記為true ,表示已經(jīng)訪問了
        visited[i] = true;
        System.out.print(vertexs[i].data + " ");
        //獲取該頂點(diǎn)的邊表頭結(jié)點(diǎn)
        LNode node = vertexs[i].firstEdge;
        //循環(huán)遍歷該頂點(diǎn)的鄰接點(diǎn),采用同樣的方式遞歸搜索
        while (node != null) {
            if (!visited[node.vertex]) {
                DFS(node.vertex, visited);
            }
            node = node.nextEdge;
        }
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖,類似于樹的前序遍歷,
     */
    public void DFS() {
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        //初始化所有頂點(diǎn)都沒有被訪問
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("DFS: ");
        /*循環(huán)搜索*/
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            //如果對應(yīng)索引的頂點(diǎn)的訪問標(biāo)記為false,則搜索該頂點(diǎn)
            if (!visited[i]) {
                DFS(i, visited);
            }
        }
        /*走到這一步,說明頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組全部為true,說明全部都訪問到了,深度搜索結(jié)束*/
        System.out.println();
    }


    /**
     * 廣度優(yōu)先搜索圖,類似于樹的層序遍歷
     * 因此模仿樹的層序遍歷,同樣借用隊列結(jié)構(gòu)
     */
    public void BFS() {
        // 輔組隊列
        Queue<Integer> indexLinkedList = new LinkedList<>();
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        //初始化所有頂點(diǎn)都沒有被訪問
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("BFS: ");
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            //如果訪問方劑為false,則設(shè)置為true,表示已經(jīng)訪問,然后開始訪問
            if (!visited[i]) {
                visited[i] = true;
                System.out.print(vertexs[i].data + " ");
                indexLinkedList.add(i);
            }
            //判斷隊列是否有值,有就開始遍歷
            if (!indexLinkedList.isEmpty()) {
                //出隊列
                Integer j = indexLinkedList.poll();
                LNode node = vertexs[j].firstEdge;
                while (node != null) {
                    int k = node.vertex;
                    if (!visited[k]) {
                        visited[k] = true;
                        System.out.print(vertexs[k].data + " ");
                        //繼續(xù)入隊列
                        indexLinkedList.add(k);
                    }
                    node = node.nextEdge;
                }
            }
        }
        System.out.println("\n");
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            stringBuilder.append(i).append("(").append(vertexs[i].data).append("): ");
            LNode node = vertexs[i].firstEdge;
            while (node != null) {
                stringBuilder.append(node.vertex).append("(").append(vertexs[node.vertex].data).append(")");
                node = node.nextEdge;
                if (node != null) {
                    stringBuilder.append("->");
                } else {
                    break;
                }
            }
            stringBuilder.append("\n");
        }
        return stringBuilder.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        //頂點(diǎn)數(shù)組 添加的先后順序?qū)τ诒闅v結(jié)果有影響
        Character[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        //邊二維數(shù)組 {'a', 'b'}表示頂點(diǎn)a->b的邊  添加的先后順序?qū)τ诒闅v結(jié)果有影響
        Character[][] edges = {
                {'A', 'C'},
                {'A', 'D'},
                //對于有向圖來說是多余的邊關(guān)系,在linkLast方法中做了判斷,并不會重復(fù)添加
                {'A', 'D'},
                //對于有向圖來說不是多余的邊關(guān)系
                {'D', 'A'},

                {'A', 'F'},
                {'B', 'C'},
                {'C', 'D'},
                {'E', 'G'},
                {'E', 'B'},
                {'D', 'B'},
                {'F', 'G'}};
        // 構(gòu)建圖有向圖
        AdjacencyList<Character> adjacencyList = new AdjacencyList<>(vexs, edges);
        //輸出圖
        System.out.println(adjacencyList);
        //深度優(yōu)先遍歷
        adjacencyList.DFS();
        //廣度優(yōu)先遍歷
        adjacencyList.BFS();
    }
}

測試有向圖對應(yīng)的邏輯結(jié)構(gòu)如下:

測試圖的遍歷結(jié)果如下:

4.3 無向圖的鄰接矩陣實現(xiàn)

/**
 * 無向圖鄰接矩陣簡單實現(xiàn)
 * {@link UndirectedAdjacencyMatrix#UndirectedAdjacencyMatrix(E[], E[][])}  構(gòu)建無向圖
 * {@link UndirectedAdjacencyMatrix#DFS()}  深度優(yōu)先遍歷無向圖
 * {@link UndirectedAdjacencyMatrix#BFS()}  廣度優(yōu)先遍歷無向圖
 * {@link UndirectedAdjacencyMatrix#toString()} ()}  輸出無向圖
 *
 * @author lx
 */
public class UndirectedAdjacencyMatrix<E> {

    /**
     * 頂點(diǎn)數(shù)組
     */
    private Object[] vertexs;
    /**
     * 鄰接矩陣
     */
    private int[][] matrix;


    /*
     * 創(chuàng)建圖
     *
     * 參數(shù)說明:
     *     vexs  -- 頂點(diǎn)數(shù)組
     *     edges -- 邊數(shù)組
     */

    /**
     * 創(chuàng)建無向圖
     *
     * @param vexs  頂點(diǎn)數(shù)組
     * @param edges 邊二維數(shù)組
     */
    public UndirectedAdjacencyMatrix(E[] vexs, E[][] edges) {
        // 初始化頂點(diǎn)數(shù)組,并添加頂點(diǎn)
        vertexs = Arrays.copyOf(vexs, vexs.length);
        // 初始化邊矩陣,并填充邊信息
        matrix = new int[vexs.length][vexs.length];
        for (E[] edge : edges) {
            // 讀取一條邊的起始頂點(diǎn)和結(jié)束頂點(diǎn)索引值
            int p1 = getPosition(edge[0]);
            int p2 = getPosition(edge[1]);
            //對稱的兩個點(diǎn)位都置為1,無向圖可以看作相互可達(dá)的有向圖
            matrix[p1][p2] = 1;
            matrix[p2][p1] = 1;
        }
    }

    /**
     * 獲取某條邊的某個頂點(diǎn)所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置
     *
     * @param e 頂點(diǎn)的值
     * @return 所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置, 或者-1 - 表示不存在
     */
    private int getPosition(E e) {
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (vertexs[i] == e) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖,類似于樹的前序遍歷,
     */
    public void DFS() {
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        //初始化所有頂點(diǎn)都沒有被訪問
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("DFS: ");
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (!visited[i]) {
                DFS(i, visited);
            }
        }
        System.out.println();
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖的遞歸實現(xiàn),類似于樹的先序遍歷
     * 因此模仿樹的先序遍歷,同樣借用棧結(jié)構(gòu),這里使用的是方法的遞歸,隱式的借用棧
     *
     * @param i       頂點(diǎn)索引
     * @param visited 訪問標(biāo)志數(shù)組
     */
    private void DFS(int i, boolean[] visited) {
        visited[i] = true;
        System.out.print(vertexs[i] + " ");
        // 遍歷該頂點(diǎn)的所有鄰接點(diǎn)。若該鄰接點(diǎn)是沒有訪問過,那么繼續(xù)遞歸遍歷領(lǐng)接點(diǎn)
        for (int w = firstVertex(i); w >= 0; w = nextVertex(i, w)) {
            if (!visited[w]) {
                DFS(w, visited);
            }
        }
    }

    /**
     * 返回頂點(diǎn)v的第一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     *
     * @param v 頂點(diǎn)v在數(shù)組中的索引
     * @return 返回頂點(diǎn)v的第一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     */
    private int firstVertex(int v) {
        //如果索引超出范圍,則返回-1
        if (v < 0 || v > (vertexs.length - 1)) {
            return -1;
        }
        /*根據(jù)鄰接矩陣的規(guī)律:頂點(diǎn)索引v對應(yīng)著邊二維矩陣的matrix[v][i]一行記錄
         * 從i=0開始*/
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (matrix[v][i] == 1) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 返回頂點(diǎn)v相對于w的下一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     *
     * @param v 頂點(diǎn)索引
     * @param w 第一個鄰接點(diǎn)索引
     * @return 返回頂點(diǎn)v相對于w的下一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     */
    private int nextVertex(int v, int w) {
        //如果索引超出范圍,則返回-1
        if (v < 0 || v > (vertexs.length - 1) || w < 0 || w > (vertexs.length - 1)) {
            return -1;
        }
        /*根據(jù)鄰接矩陣的規(guī)律:頂點(diǎn)索引v對應(yīng)著邊二維矩陣的matrix[v][i]一行記錄
         * 由于鄰接點(diǎn)w的索引已經(jīng)獲取了,所以從i=w+1開始尋找*/
        for (int i = w + 1; i < vertexs.length; i++) {
            if (matrix[v][i] == 1) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /*
     * 廣度優(yōu)先搜索(類似于樹的層次遍歷)
     */
    public void BFS() {
        // 輔組隊列
        Queue<Integer> indexLinkedList = new LinkedList<>();
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("BFS: ");
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (!visited[i]) {
                visited[i] = true;
                System.out.print(vertexs[i] + " ");
                indexLinkedList.add(i);
            }
            if (!indexLinkedList.isEmpty()) {
                //j索引出隊列
                Integer j = indexLinkedList.poll();
                //繼續(xù)訪問j的鄰接點(diǎn)
                for (int k = firstVertex(j); k >= 0; k = nextVertex(j, k)) {
                    if (!visited[k]) {
                        visited[k] = true;
                        System.out.print(vertexs[k] + " ");
                        //繼續(xù)入隊列
                        indexLinkedList.add(k);
                    }
                }
            }
        }
        System.out.println();
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            for (int j = 0; j < vertexs.length; j++) {
                stringBuilder.append(matrix[i][j]).append(" ");
            }
            stringBuilder.append("\n");
        }
        return stringBuilder.toString();
    }


    public static void main(String[] args) {
        Character[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        Character[][] edges = {
                {'A', 'C'},
                //對于無向圖來說是多余的邊關(guān)系,在linkLast方法中做了判斷,并不會重復(fù)添加
                {'A', 'D'},
                {'A', 'D'},
                {'D', 'A'},

                {'A', 'F'},
                {'B', 'C'},
                {'C', 'D'},
                {'E', 'G'},
                {'E', 'B'},
                {'D', 'B'},
                {'F', 'G'}};
        //構(gòu)建圖
        UndirectedAdjacencyMatrix<Character> undirectedAdjacencyMatrix = new UndirectedAdjacencyMatrix<>(vexs, edges);
        //輸出圖
        System.out.println(undirectedAdjacencyMatrix);
        //深度優(yōu)先遍歷
        undirectedAdjacencyMatrix.DFS();
        //廣度優(yōu)先遍歷
        undirectedAdjacencyMatrix.BFS();
    }
}

測試無向圖對應(yīng)的邏輯結(jié)構(gòu)如下:

測試圖的遍歷結(jié)果如下:

可以看到,深度優(yōu)先遍歷出來的順序不一致,實際上這是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的實際存儲順序和結(jié)構(gòu)的問題導(dǎo)致的,但是我們的思想并沒有變,因此該遍歷也是正確的,實際上如果圖的實現(xiàn)不唯一,那么遍歷順序也不一定是唯一的。

4.4 有向圖的鄰接矩陣實現(xiàn)

/**
 * 有向圖鄰接矩陣簡單實現(xiàn)
 * {@link AdjacencyMatrix#AdjacencyMatrix(E[], E[][])}  構(gòu)建有向圖
 * {@link AdjacencyMatrix#DFS()}  深度優(yōu)先遍歷無向圖
 * {@link AdjacencyMatrix#BFS()}  廣度優(yōu)先遍歷無向圖
 * {@link AdjacencyMatrix#toString()} ()}  輸出無向圖
 *
 * @author lx
 */
public class AdjacencyMatrix<E> {

    /**
     * 頂點(diǎn)數(shù)組
     */
    private Object[] vertexs;
    /**
     * 鄰接矩陣
     */
    private int[][] matrix;

    /**
     * 創(chuàng)建有向圖
     *
     * @param vexs  頂點(diǎn)數(shù)組
     * @param edges 邊二維數(shù)組
     */
    public AdjacencyMatrix(E[] vexs, E[][] edges) {
        // 初始化頂點(diǎn)數(shù)組,并添加頂點(diǎn)
        vertexs = Arrays.copyOf(vexs, vexs.length);
        // 初始化邊矩陣,并填充邊信息
        matrix = new int[vexs.length][vexs.length];
        for (E[] edge : edges) {
            // 讀取一條邊的起始頂點(diǎn)和結(jié)束頂點(diǎn)索引值 p1,p2表示邊方向p1->p2
            int p1 = getPosition(edge[0]);
            int p2 = getPosition(edge[1]);
            //p1 出度的位置 置為1
            matrix[p1][p2] = 1;
            //無向圖和有向圖的鄰接矩陣實現(xiàn)的區(qū)別就在于下面這一行代碼
            //matrix[p2][p1] = 1;
        }
    }

    /**
     * 獲取某條邊的某個頂點(diǎn)所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置
     *
     * @param e 頂點(diǎn)的值
     * @return 所在頂點(diǎn)數(shù)組的索引位置, 或者-1 - 表示不存在
     */
    private int getPosition(E e) {
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (vertexs[i] == e) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖,類似于樹的前序遍歷,
     */
    public void DFS() {
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        //初始化所有頂點(diǎn)都沒有被訪問
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("DFS: ");
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (!visited[i]) {
                DFS(i, visited);
            }
        }
        System.out.println();
    }

    /**
     * 深度優(yōu)先搜索遍歷圖的遞歸實現(xiàn),類似于樹的先序遍歷
     * 因此模仿樹的先序遍歷,同樣借用棧結(jié)構(gòu),這里使用的是方法的遞歸,隱式的借用棧
     *
     * @param i       頂點(diǎn)索引
     * @param visited 訪問標(biāo)志數(shù)組
     */
    private void DFS(int i, boolean[] visited) {
        visited[i] = true;
        System.out.print(vertexs[i] + " ");
        // 遍歷該頂點(diǎn)的所有鄰接點(diǎn)。若該鄰接點(diǎn)是沒有訪問過,那么繼續(xù)遞歸遍歷領(lǐng)接點(diǎn)
        for (int w = firstVertex(i); w >= 0; w = nextVertex(i, w)) {
            if (!visited[w]) {
                DFS(w, visited);
            }
        }
    }

    /**
     * 返回頂點(diǎn)v的第一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     *
     * @param v 頂點(diǎn)v在數(shù)組中的索引
     * @return 返回頂點(diǎn)v的第一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     */
    private int firstVertex(int v) {
        //如果索引超出范圍,則返回-1
        if (v < 0 || v > (vertexs.length - 1)) {
            return -1;
        }
        /*根據(jù)鄰接矩陣的規(guī)律:頂點(diǎn)索引v對應(yīng)著邊二維矩陣的matrix[v][i]一行記錄
         * 從i=0開始*/
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (matrix[v][i] == 1) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 返回頂點(diǎn)v相對于w的下一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     *
     * @param v 頂點(diǎn)索引
     * @param w 第一個鄰接點(diǎn)索引
     * @return 返回頂點(diǎn)v相對于w的下一個鄰接頂點(diǎn)的索引,失敗則返回-1
     */
    private int nextVertex(int v, int w) {
        //如果索引超出范圍,則返回-1
        if (v < 0 || v > (vertexs.length - 1) || w < 0 || w > (vertexs.length - 1)) {
            return -1;
        }
        /*根據(jù)鄰接矩陣的規(guī)律:頂點(diǎn)索引v對應(yīng)著邊二維矩陣的matrix[v][i]一行記錄
         * 由于鄰接點(diǎn)w的索引已經(jīng)獲取了,所以從i=w+1開始尋找*/
        for (int i = w + 1; i < vertexs.length; i++) {
            if (matrix[v][i] == 1) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /*
     * 廣度優(yōu)先搜索(類似于樹的層次遍歷)
     */
    public void BFS() {
        // 輔組隊列
        Queue<Integer> indexLinkedList = new LinkedList<>();
        //新建頂點(diǎn)訪問標(biāo)記數(shù)組,對應(yīng)每個索引對應(yīng)相同索引的頂點(diǎn)數(shù)組中的頂點(diǎn)
        boolean[] visited = new boolean[vertexs.length];
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            visited[i] = false;
        }
        System.out.println("BFS: ");
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (!visited[i]) {
                visited[i] = true;
                System.out.print(vertexs[i] + " ");
                indexLinkedList.add(i);
            }
            if (!indexLinkedList.isEmpty()) {
                //j索引出隊列
                Integer j = indexLinkedList.poll();
                //繼續(xù)訪問j的鄰接點(diǎn)
                for (int k = firstVertex(j); k >= 0; k = nextVertex(j, k)) {
                    if (!visited[k]) {
                        visited[k] = true;
                        System.out.print(vertexs[k] + " ");
                        //繼續(xù)入隊列
                        indexLinkedList.add(k);
                    }
                }
            }
        }
        System.out.println();
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            for (int j = 0; j < vertexs.length; j++) {
                stringBuilder.append(matrix[i][j]).append(" ");
            }
            stringBuilder.append("\n");
        }
        return stringBuilder.toString();
    }


    public static void main(String[] args) {
        Character[] vexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        Character[][] edges = {
                {'A', 'C'},
                //對于無向圖來說是多余的邊關(guān)系,在linkLast方法中做了判斷,并不會重復(fù)添加
                {'A', 'D'},
                {'A', 'D'},
                {'D', 'A'},

                {'A', 'F'},
                {'B', 'C'},
                {'C', 'D'},
                {'E', 'G'},
                {'E', 'B'},
                {'D', 'B'},
                {'F', 'G'}};
        //構(gòu)建圖
        AdjacencyMatrix<Character> undirectedAdjacencyMatrix = new AdjacencyMatrix<>(vexs, edges);
        //輸出圖
        System.out.println(undirectedAdjacencyMatrix);
        //深度優(yōu)先遍歷
        undirectedAdjacencyMatrix.DFS();
        //廣度優(yōu)先遍歷
        undirectedAdjacencyMatrix.BFS();
    }
}

測試有向圖對應(yīng)的邏輯結(jié)構(gòu)以及遍歷結(jié)果和有向圖的鄰接表實現(xiàn)的結(jié)果是一致的。

5 總結(jié)

首先介紹了圖的入門概念,然后介紹了圖的鄰接矩陣和鄰接表兩種存儲結(jié)構(gòu)、以及深度優(yōu)先遍歷和廣度優(yōu)先遍歷的兩種遍歷方式,最后提供了Java代碼的實現(xiàn)。

關(guān)于圖的實現(xiàn),Guava中的com.google.common.graph模塊已經(jīng)提供了圖的各種實現(xiàn),而且都非常完美,這里只提供四個簡單實現(xiàn)。帶權(quán)重的圖的實現(xiàn),將在后面的最小生成樹和最短路徑的博客中提供實現(xiàn),大家可以關(guān)注一下。

以上就是Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之圖的原理與實現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Java 圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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