有向图-可达性分析
作者:互联网
图的数据结构常用邻接矩阵或邻接表来表示
这里用邻接表来实现一个有向图
public class Digraph { Vertex[] vs; //邻接表数组 int e; public Digraph(int vCount) { vs = new Vertex[vCount]; } public Digraph(Graph g) { vs = new Vertex[g.v()]; for (int u = 0; u < g.v(); u++) { for (int v : g.adj(u)) addEdge(u, v); } } public void addEdge(int v, int w) { Vertex vwvic = new Vertex(w); vwvic.n = vs[v]; vs[v] = vwvic; e++; } public boolean hasEdge(int u, int v) { for (int w : adj(u)) { if (w == v) return true; } return false; } public int e() { return e; } public int v() { return vs.length; } //反向有向图 public Digraph reverse() { Digraph rd = new Digraph(v()); for (int u = 0; u < v(); u++) { for (int v : adj(u)) rd.addEdge(v, u); } return rd; } public static class VertexIt implements Iterable { VertexItor vi; public VertexIt(Vertex h) { vi = new VertexItor(h); } @Override public Iterator iterator() { return vi; } } public static class VertexItor implements Iterator { Vertex h; public VertexItor(Vertex h) { this.h = h; } @Override public boolean hasNext() { return h != null; } @Override public Object next() { Vertex tmp = h; h = h.n; return tmp.v; } @Override public void remove() { throw new RuntimeException("unsuport!"); } } public Iterable<Integer> adj(int v) { return new VertexIt(vs[v]); } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < v(); i++) { sb.append(i + " : "); for (int w : adj(i)) { sb.append(w + " "); } sb.append('\n'); } return sb.toString(); } }
然后基于深度优先,从一个起点,访问周围可达顶点,已经访问过的用 marked[v] = true 标记
//有向图可达性 public class DirectedDFS { Digraph dg; boolean[] marked; public DirectedDFS(Digraph dg, int s) { this.dg = dg; marked = new boolean[dg.v()]; dfs(s); this.dg = null; } public DirectedDFS(Digraph dg, Iterable<Integer> s) { this.dg = dg; marked = new boolean[dg.v()]; for (int u : s) { if (!marked[u]) { dfs(u); } } } private void dfs(int u) { marked[u] = true; for (int v : dg.adj(u)) { if (!marked[v]) dfs(v); } } //是否可达 v点 public boolean isMarked(int v) { return marked[v]; } public static void main(String[] a) { //模仿JAVA 的垃圾回收机制 //通过以GCRoot为起点(0),探测可达的点(这些对象不被回收),而不可达的点被回收(说明不存在从GCRoot指向他们的引用) Digraph digraph = new Digraph(5); digraph.addEdge(0, 1); //0:是GCroot,1:是activity digraph.addEdge(1, 2); //2:是handle digraph.addEdge(3, 2); //3:runnable对象 持有2:handler // digraph.addEdge(2,3); //持有handler 接触持有的 runnable对象引用, runnable已经不被handle持有 digraph.addEdge(3, 4); //3:runnable 对象持有一个非static的内部成员变量 4:Object DirectedDFS directedDFS = new DirectedDFS(digraph, 0); List<Integer> needGcObj = new LinkedList<>(); for (int v = 0; v < digraph.v(); v++) if (!directedDFS.isMarked(v)) needGcObj.add(v); System.out.println("需要被回收的对象有 :" + needGcObj); } }
输出:
需要被回收的对象有 :[3, 4]
java虚拟机中的GC可达性分析,和这里的原理类似,从GCRoot不可达的,表示这类对象没有有效的引用,当GC发生时,会清理掉。
在C/C++ 这类没有一个类似虚拟机,运行时状态 管理的程序中,这类对象,如果程序员没有手动 del , free 掉,那么会产生内存泄漏
而java中也有类似的问题,虽然这类GC不可达的对象,垃圾回收机制帮我们清理了,还有另外一种内存泄露,比如下面的hanle,可能
之后的业务逻辑中,再也不会用到这个handle对象了,但是由于GC可达,而我们又没有释放它的引用,那么这类情况也算作内存泄露(只是不那么明显,而且必须从业务角度出发去判断)
存在的内存泄露类型:
java: 1.GC可达但业务上不需要的
C/C++: 1.GC可达但业务上不需要的 2.GC不可达业务也不需要(忘记了del,free)
GCroot -> activity -> handle
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runnable -> object
标签:分析,有向图,return,int,dg,public,Digraph,new,可达性 来源: https://www.cnblogs.com/cyy12/p/11973511.html