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Java数据结构——图
点
//类名:Vertex//属性://方法:class Vertex{ public char label; //点的名称,如A public boolean wasVisited; public Vertex(char lab){ //构造函数 label = lab; wasVisited = false; }}
建立无权图,添加新的顶点,添加边,显示顶点,返回一个和v邻接的未访问顶点,无权图的深度搜索,广度搜索,基于深度搜索的最小生成树,删除顶点,有向图的拓扑排序
//类名:Graph//属性://方法:class Graph{ private final int MAX_VERTS = 20; private Vertex vertexList[]; //顶点列表数组 private int adjMat[][]; //邻接矩阵 private int nVerts; //当前的顶点 private char sortedArray[]; public Graph(){ //构造函数 vertexList = new Vertex[MAX_VERTS]; adjMat = new int[MAX_VERTS][MAX_VERTS]; nVerts = 0; for(int j=0;j<MAX_VERTS;j++){ for(int k=0;k<MAX_VERTS;k++) adjMat[j][k] = 0; } sortedArray = new char[MAX_VERTS]; } public void addVertex(char lab){ //添加新的顶点,传入顶点的lab,并修改nVerts vertexList[nVerts++] = new Vertex(lab); } public void addEdge(int start,int end){ //添加边,这里是无向图 adjMat[start][end] = 1; //adjMat[end][start] = 1; } public void displayVertex(int v){ //显示顶点 System.out.print(vertexList[v].label); } public int getAdjUnvisitedVertex(int v){ //返回一个和v邻接的未访问顶点 for(int j=0;j<nVerts;j++) if(adjMat[v][j] == 1 && vertexList[j].wasVisited == false){ return j; } return -1; //如果没有,返回-1 } public void dfs(){ //深度搜索 Stack<Integer> theStack = new Stack<Integer>(); vertexList[0].wasVisited = true; displayVertex(0); theStack.push(0); //把根入栈 while(!theStack.empty()){ int v = getAdjUnvisitedVertex(theStack.peek());//取得一个和栈顶元素邻接的未访问元素 if(v == -1) //如果没有和栈顶元素邻接的元素,就弹出这个栈顶 theStack.pop(); else{ //如果有这个元素,则输出这个元素,标记为已访问,并入栈 vertexList[v].wasVisited = true; displayVertex(v); theStack.push(v); } } for(int j=0;j<nVerts;j++) //全部置为未访问 vertexList[j].wasVisited = false; } public void bfs(){ //广度搜索 Queue<Integer> theQueue = new LinkedList<Integer>(); vertexList[0].wasVisited = true; displayVertex(0); theQueue.offer(0); //把根入队列 int v2; while(!theQueue.isEmpty()){ int v1 = theQueue.remove();//v1记录第1层的元素,然后记录第2层第1个元素... while((v2=getAdjUnvisitedVertex(v1)) != -1){//输出所有和第1层邻接的元素,输出和第2层第1个元素邻接的元素... vertexList[v2].wasVisited = true; displayVertex(v2); theQueue.offer(v2); } } for(int j=0;j<nVerts;j++) //全部置为未访问 vertexList[j].wasVisited = false; } public void mst(){ //基于深度搜索的最小生成树 Stack<Integer> theStack = new Stack<Integer>(); vertexList[0].wasVisited = true; theStack.push(0); //把根入栈 while(!theStack.empty()){ int currentVertex = theStack.peek(); //记录栈顶元素,当有为邻接元素的时候,才会输出 int v = getAdjUnvisitedVertex(theStack.peek());//取得一个和栈顶元素邻接的未访问元素 if(v == -1) //如果没有和栈顶元素邻接的元素,就弹出这个栈顶 theStack.pop(); else{ //如果有这个元素,则输出这个元素,标记为已访问,并入栈 vertexList[v].wasVisited = true; theStack.push(v); displayVertex(currentVertex); displayVertex(v); System.out.println(); } } for(int j=0;j<nVerts;j++) //全部置为未访问 vertexList[j].wasVisited = false; } public int noSuccessors(){ //使用邻接矩阵找到没有后继的顶点,有后继顶点返回行数,没有返回-1 boolean isEdge; for(int row=0;row<nVerts;row++){//从第1行开始 isEdge = false; for(int col=0;col<nVerts;col++){//如果某一行某一列为1,返回这个行的行数 if(adjMat[row][col] > 0){ isEdge = true; break; } } if(!isEdge) return row; } return -1; } public void moveRowUp(int row,int length){ for(int col=0;col<length;col++) adjMat[row][col] = adjMat[row+1][col]; } public void moveColLeft(int col,int length){ for(int row=0;row<length;row++) adjMat[row][col] = adjMat[row][col+1]; } public void deleteVertex(int delVert){ if(delVert != nVerts-1){ for(int j=delVert;j<nVerts-1;j++)//在数组中去掉这个顶点 vertexList[j] = vertexList[j+1]; for(int row=delVert;row<nVerts-1;row++)//在邻接矩阵中把删除的这一行下的所有行上移 moveRowUp(row,nVerts); for(int col=delVert;col<nVerts-1;col++)//在邻接矩阵中把删除的这一列下的所有列左移 moveColLeft(col,nVerts-1); } nVerts--; } public void topo(){ //拓扑排序,必须在无环的有向图中进行,必须在有向图中 int orig_nVerts = nVerts; //记录有多少个顶点 while(nVerts > 0){ int currentVertex = noSuccessors(); if(currentVertex == -1){ System.out.println("错误:图含有环!"); return; } sortedArray[nVerts-1] = vertexList[currentVertex].label; deleteVertex(currentVertex); } System.out.println("拓扑排序结果:"); for(int j=0;j<orig_nVerts;j++) System.out.println(sortedArray[j]); } }
有向图的连通性,Warshall算法
主函数
public class graph_demo { public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 Graph theGraph = new Graph(); theGraph.addVertex(‘A‘); //数组元素0 theGraph.addVertex(‘B‘); //数组元素1 theGraph.addVertex(‘C‘); //数组元素2 theGraph.addVertex(‘D‘); //数组元素3 theGraph.addVertex(‘E‘); //数组元素4 // theGraph.addEdge(0, 1); //AB// theGraph.addEdge(1, 2); //BC// theGraph.addEdge(0, 3); //AD// theGraph.addEdge(3, 4); //DE // System.out.println("dfs访问的顺序:");// theGraph.dfs();// System.out.println();// // System.out.println("bfs访问的顺序:");// theGraph.bfs(); // theGraph.addEdge(0, 1); //AB// theGraph.addEdge(0, 2); //AC// theGraph.addEdge(0, 3); //AD// theGraph.addEdge(0, 4); //AE// theGraph.addEdge(1, 2); //BC// theGraph.addEdge(1, 3); //BD// theGraph.addEdge(1, 4); //BE// //theGraph.addEdge(2, 3); //CD// //theGraph.addEdge(2, 4); //CE// theGraph.addEdge(3, 4); //DE // System.out.println("最小生成树:");// theGraph.mst(); theGraph.addVertex(‘F‘); //数组元素5 theGraph.addVertex(‘G‘); //数组元素6 theGraph.addVertex(‘H‘); //数组元素6 theGraph.addEdge(0, 3); //AD theGraph.addEdge(0, 4); //AE theGraph.addEdge(1, 4); //BE theGraph.addEdge(2, 5); //CF theGraph.addEdge(3, 6); //DG theGraph.addEdge(4, 6); //EG theGraph.addEdge(5, 7); //FH theGraph.addEdge(6, 7); //GH theGraph.topo(); } }
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