深度优先,检索图中的路线
作者:互联网
深度优先是按照一个节点,一直递归向下寻找,找到或者找不到时终止。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 邻接表方式,存储无向图
* 使用连表的数组结构进行图信息的保存
* 数组的下标代表的是图顶点本身,下标位置的连表,分别代表相连接的顶点信息
*/
public class UndiGraph {
/**
* 标识图中顶点的个数
*/
private int point;
/**
* 定义邻接表
*/
private LinkedList<Integer> adjacencyList[];
/**
* 构造方法,初始化数据
*
* @param point
*/
public UndiGraph(int point) {
this.point = point;
// 初始化连接表数组
adjacencyList = new LinkedList[point];
for (int i = 0; i < point; i++) {
// 初始化邻接表的每一个槽位的连表
adjacencyList[i] = new LinkedList<>();
}
}
/**
* 向图中,添加顶点和边的信息
*
* @param s 源节点
* @param t 目标节点
*/
public void addPoint(int s, int t) {
// 数组的下标,代表当前顶点,连表的数据代表的临边数据
adjacencyList[s].add(t);
// 因为没有方向,两个节点是互联关系,因此目标节点连线出也有源节点
adjacencyList[t].add(s);
}
/**
* bfs 深度优先算法实现,选择一条线路
* 递归式向下搜索,找到或者找不到,为止
*
* @param f 开始顶点
* @param t 目标顶点
*/
public void dfs(int[] router,boolean[] visited,int begin,int f, int t) {
if (visited[f]){
return;
}
router[f] = begin;
if (f == t){
return ;
}
visited[f] = true;
LinkedList<Integer> toList = this.adjacencyList[f];
for (int i = 0; i < toList.size(); i++) {
dfs(router,visited,f,toList.get(i),t);
}
}
/**
* 按照深度优先算法
* 打印从f 到 t 的所有的路线
*
* @param f 源节点
* @param t 目标节点
*/
public void dfsAllRouter(int f, int t) {
// 定义数组,保存所有路线的数据
List<int[]> routerList = new ArrayList<>();
int[] router = new int[this.point];// 定义路线存储对象
initRouter(router);// 初始化路线
boolean[] hasExist = new boolean[this.point];// 定义数组,保存当前节点是否被访问
searchRouter(routerList, router, hasExist, f, t);
for (int[] ints : routerList) {
printRouterST(ints, f, t);
System.out.println();
}
}
/**
* 初始化路线
*
* @param router
*/
public void initRouter(int[] router) {
for (int i = 0; i < router.length; i++) {
router[i] = -1;
}
}
/**
* 递归方式,寻找每一个节点的路线
*
* @param routerList 所有路线存储集合
* @param router 当前路线走的路线信息
* @param hasExist 当前路线遍历节点是否已经访问过的标识数组
* @param f 源节点
* @param t 目标节点
*/
public void searchRouter(List<int[]> routerList, int[] router, boolean[] hasExist, int f, int t) {
if (f == t) {
// 说明顶点已经重合
routerList.add(router);
return;
}
hasExist[f] = true; // 在当前路线上标记当前节点已经访问
// 遍历当前节点所连接的每一个节点
LinkedList<Integer> linkedPointList = this.adjacencyList[f];
for (int i = 0; i < linkedPointList.size(); i++) {
Integer currentPoint = linkedPointList.get(i);
if (hasExist[currentPoint]) {
// 说明当前路径已经走过这个顶点
continue;
}
// 每一个顶点都记录来自哪个顶点
// 创建新的路径数组,为新节点分支新的路径
int[] routerTemp = Arrays.copyOf(router, this.point);
// 创建新的路径数组,为新节点分支新的路过标识符
boolean[] hasExistTemp = Arrays.copyOf(hasExist, this.point);
routerTemp[currentPoint] = f;
// 递归当前路径,继续寻找
searchRouter(routerList, routerTemp, hasExistTemp, linkedPointList.get(i), t);
}
}
/**
* 打印s到t的路线
*
* @param prev
* @param s
* @param t
*/
public void printRouterST(int[] prev, int s, int t) {
if (prev[t] != -1 && s != t) {
// prev记录的是当前路线,因此向前追溯,一直到开始节点依次打印
printRouterST(prev, s, prev[t]);
}
System.out.print(t + ">>");
}
public static void main(String[] args) {
UndiGraph undiGraph = new UndiGraph(8);
undiGraph.addPoint(0, 1);
undiGraph.addPoint(0, 3);
undiGraph.addPoint(1, 2);
undiGraph.addPoint(1, 4);
undiGraph.addPoint(2, 5);
undiGraph.addPoint(3, 4);
undiGraph.addPoint(4, 5);
undiGraph.addPoint(4, 6);
undiGraph.addPoint(5, 7);
undiGraph.addPoint(6, 7);
//undiGraph.bfs(0,7);
int[] router = new int[8];
boolean[] visited = new boolean[8];
undiGraph.initRouter(router);
undiGraph.dfs(router,visited,-1,0, 7);
undiGraph.printRouterST(router,0,7);
}
}
标签:检索,undiGraph,优先,point,int,param,图中,router,节点 来源: https://blog.csdn.net/weixin_38879931/article/details/122759098