IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 数据结构与算法 -> 数据结构:第四章 -> 正文阅读

[数据结构与算法]数据结构:第四章

视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1HQ4y1d7th

视频范围P168 - P178

1.图深度优先遍历

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。
图类

package graph;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;

public class Graph {

    //存储顶点
    private ArrayList<String> vertexList;

    //邻接矩阵
    private int[][] edges;

    //边的数量
    private int edgsNum;

    //是否访问过
    private boolean[] isSelectd;

    public Graph(int len) {
        this.vertexList = new ArrayList<String>(len);
        this.edges = new int[len][len];
        this.isSelectd = new boolean[len];
    }

    //插入顶点方法
    public void  insertVertex(String vertex){
        this.vertexList.add(vertex);
    }

    //添加图的边
    public void insertEdges(int x, int y,int w){
        edges[x][y] = w;
        edges[y][x] = w;

        //添加边的数量
        edgsNum++;
    }

    //返回顶点个数
    public int getVertexSize(){
        return this.vertexList.size();
    }

    //返回边的个数
    public int getEdgesSize(){
        return this.edgsNum;
    }

    //获取顶点的权值 xy坐标下的权值
    public int getWeight(int x,int y){
        return this.edges[x][y];
    }

    //输出邻接矩阵的图案
    public void showList(){
        for(int[] arr : edges){
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
        }
    }

    //给定一个索引顶点位置,查找当前索引的第一个邻接点
    //如果存在返回索引位置,如果不存在返回-1
    public int getFirstVertex(int index){
        for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
            if (edges[index][i] > 0){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    //根据给点的坐标,获取下一个邻接顶点
    public int getNextVertex(int x,int y){
        for (int i = y + 1; i < vertexList.size(); i++) {
            if (edges[x][i] > 0){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    //访问的顶点
    public String getValueIndex(int i){
        return this.vertexList.get(i);
    }

    //深度优先算法
    public void dfs(boolean[] isSelectd,int i){
        System.out.println(getValueIndex(i));
        //表示已经被访问过了
        isSelectd[i] = true;

        //获取第一个邻接顶点
        int w = getFirstVertex(i);

        while (w != -1){//存在第一个邻接点
            if (!isSelectd[w]){
                dfs(isSelectd,w);
            }
            //被访问过
            w = getNextVertex(i,w);
        }
    }

    public void dfs(){
        for (int i = 0; i < getVertexSize(); i++) {
            if (! isSelectd[i]){
                dfs(isSelectd,i);
            }
        }
    }
}

测试类

package graph;

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Graph graph = new Graph(5);

        String[] vertexs = {"A","B","C","D","E"};

        for (String v : vertexs){
            graph.insertVertex(v);
        }

        graph.insertEdges(0,1,1);
        graph.insertEdges(0,2,1);
        graph.insertEdges(1,2,1);
        graph.insertEdges(1,3,1);
        graph.insertEdges(1,4,1);
        graph.insertEdges(0,2,1);

        graph.showList();

        graph.dfs();
    }
}

运行结果

在这里插入图片描述

2.图广度优先遍历

类似于一个分层搜素的过程,广度优先遍历(Breadth-First-Search)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

图类

package graph;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;

public class Graph {

    //存储顶点
    private ArrayList<String> vertexList;

    //邻接矩阵
    private int[][] edges;

    //边的数量
    private int edgsNum;

    //是否访问过
    private boolean[] isSelectd;

    public Graph(int len) {
        this.vertexList = new ArrayList<String>(len);
        this.edges = new int[len][len];
        this.isSelectd = new boolean[len];
    }

    //插入顶点方法
    public void  insertVertex(String vertex){
        this.vertexList.add(vertex);
    }

    //添加图的边
    public void insertEdges(int x, int y,int w){
        edges[x][y] = w;
        edges[y][x] = w;

        //添加边的数量
        edgsNum++;
    }

    //返回顶点个数
    public int getVertexSize(){
        return this.vertexList.size();
    }

    //返回边的个数
    public int getEdgesSize(){
        return this.edgsNum;
    }

    //获取顶点的权值 xy坐标下的权值
    public int getWeight(int x,int y){
        return this.edges[x][y];
    }

    //输出邻接矩阵的图案
    public void showList(){
        for(int[] arr : edges){
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
        }
    }

    //给定一个索引顶点位置,查找当前索引的第一个邻接点
    //如果存在返回索引位置,如果不存在返回-1
    public int getFirstVertex(int index){
        for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
            if (edges[index][i] > 0){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    //根据给点的坐标,获取下一个邻接顶点
    public int getNextVertex(int x,int y){
        for (int i = y + 1; i < vertexList.size(); i++) {
            if (edges[x][i] > 0){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    //访问的顶点
    public String getValueIndex(int i){
        return this.vertexList.get(i);
    }
    
    //广度优先算法
    public void bfs(boolean[] isSelectd,int i){
        //取出头结点
        int u;
        //第一个邻接点
        int w;

        //创建队列
        LinkedList queue = new LinkedList();
        System.out.println(getValueIndex(i));
        isSelectd[i] = true;

        queue.addLast(i);
        while (!queue.isEmpty()){
            u = (Integer)queue.removeFirst();
            w = getFirstVertex(u);
            while (w != -1){
                if (!isSelectd[w]){
                    System.out.println(getValueIndex(w));
                    isSelectd[w] = true;
                    queue.addLast(w);
                }
                w = getNextVertex(u,w);
            }
        }
    }

    public void bfs(){
        for (int i = 0; i < getVertexSize(); i++) {
            if (! isSelectd[i]){
                bfs(isSelectd,i);
            }
        }
    }
}

测试类

package graph;

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Graph graph = new Graph(5);

        String[] vertexs = {"A","B","C","D","E"};

        for (String v : vertexs){
            graph.insertVertex(v);
        }

        graph.insertEdges(0,1,1);
        graph.insertEdges(0,2,1);
        graph.insertEdges(1,2,1);
        graph.insertEdges(1,3,1);
        graph.insertEdges(1,4,1);
        graph.insertEdges(0,2,1);

        graph.showList();
        graph.bfs();
    }
}

运行结果

在这里插入图片描述

  数据结构与算法 最新文章
【力扣106】 从中序与后续遍历序列构造二叉
leetcode 322 零钱兑换
哈希的应用:海量数据处理
动态规划|最短Hamilton路径
华为机试_HJ41 称砝码【中等】【menset】【
【C与数据结构】——寒假提高每日练习Day1
基础算法——堆排序
2023王道数据结构线性表--单链表课后习题部
LeetCode 之 反转链表的一部分
【题解】lintcode必刷50题<有效的括号序列
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2022-04-30 08:55:25  更:2022-04-30 08:55:41 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/26 5:23:24-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码