标签:定义 查找 输出 属性 lse 结构 string 表示法 邻接表
邻接矩阵是一种利用一维数组记录点集信息、二维数组记录边集信息来表示图的表示法,因此我们可以将图抽象成一个类,点集信息和边集信息抽象成类的属性,就可以在Java中描述出来,代码如下:
1 class AMGraph{ 2 3 private String[] vexs = null; //点集信息 4 5 private int[][] arcs = null; //边集信息 6 7 }
每一个具体的图,就是该类的一个实例化对象,因此我们可以在构造函数中实现图的创建,代码如下:
1 public AMGraph(int vexNum,int arcNum) { //输入点的个数和边的个数 2 3 this.vexs = new String[vexNum]; 4 this.arcs = new int[vexNum][vexNum]; 5 6 System.out.print("请依次输入顶点值,以空格隔开:"); 7 Scanner sc = new Scanner(System.in); 8 for(int i = 0; i < vexNum; i++) { //根据输入建立点集 9 this.vexs[i] = sc.next(); 10 } 11 12 for(int i = 0; i < vexNum; i++) { //初始化边集 13 for(int j = 0; j < vexNum; j++) { 14 this.arcs[i][j] = 0; //0表示该位置所对应的两顶点之间没有边 15 } 16 } 17 18 start:for(int i = 0; i < arcNum; i++) { //开始建立边集 19 20 sc = new Scanner(System.in); 21 int vex1Site = 0; 22 int vex2Site = 0; 23 String vex1 = null; 24 String vex2 = null; 25 26 System.out.print("请输入第" + (i+1) + "条边所依附的两个顶点,以空格隔开:"); 27 vex1 = sc.next(); 28 vex2 = sc.next(); 29 for(int j = 0; j < this.vexs.length; j++) { //查找输入的第一个顶点的位置 30 if (this.vexs[j].equals(vex1)) { 31 vex1Site = j; 32 break; 33 } 34 if (j == this.vexs.length - 1) { 35 System.out.println("未找到第一个顶点,请重新输入!"); 36 i--; 37 continue start; 38 } 39 } 40 for (int j = 0; j < this.vexs.length; j++) { //查找输入的第二个顶点的位置 41 if(this.vexs[j].equals(vex2)) { 42 vex2Site = j; 43 break; 44 } 45 if (j == this.vexs.length - 1) { 46 System.out.println("未找到第二个顶点,请重新输入!"); 47 i--; 48 continue start; 49 } 50 } 51 if(this.arcs[vex1Site][vex2Site] != 0) { //检测该边是否已经输入 52 System.out.println("该边已存在!"); 53 i--; 54 continue start; 55 }else { 56 this.arcs[vex1Site][vex2Site] = 1; //1表示该位置所对应的两顶点之间有边 57 this.arcs[vex2Site][vex1Site] = 1; //对称边也置1 58 } 59 } 60 System.out.println("基于邻接矩阵的无向图创建成功!"); 61 sc.close(); 62 }
创建好图后,我们还要实现图的遍历。由于图已经被我们抽象成一个类,因此我们可以将图的遍历定义成类的方法。对于连通图,调用遍历算法后即可访问所有结点,但对于非连通图,调用遍历算法后仍有一些结点没有被访问,需要从图中另选一个未被访问的顶点再次调用遍历算法。因此需要附设一个访问标志数组visited[n],来记录被访问的结点。增加了访问标志数组的类属性如下:
1 class AMGraph{ 2 3 private String[] vexs = null; 4 5 private int[][] arcs = null; 6 7 private boolean[] visited = null; //false表示该位置的顶点未访问,true表示已访问 8 9 }
图的遍历分为深度优先遍历和广度优先遍历,接下来我们来分别实现它们。深度优先遍历代码如下:
1 public void dFSTraverse() { 2 3 this.visited = new boolean[this.vexs.length]; //初始化访问标志数组 4 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { 5 this.visited[i] = false; 6 } 7 8 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { 9 if(!this.visited[i]) { //对未访问的顶点调用深度优先遍历算法 10 dFS_AM(i); 11 } 12 } 13 }
1 public void dFS_AM(int site) { //输入深度优先遍历的开始顶点 2 System.out.println(this.vexs[site]); //输出该顶点 3 this.visited[site] = true; //置访问标志为true 4 for(int i = 0; i < this.vexs.length; i++) { //依次查找未访问邻接点,并以该邻接点为始点调用深度优先遍历算法 5 if(this.arcs[site][i] != 0 && !this.visited[i]) { 6 this.dFS_AM(i); 7 } 8 } 9 }
广度优先遍历代码如下:
1 public void bFSTraverse() { 2 3 this.visited = new boolean[this.vexs.length]; //初始化访问标志数组 4 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { 5 this.visited[i] = false; 6 } 7 8 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { 9 if(!this.visited[i]) { //对未访问的顶点调用广度优先遍历算法 10 bFS_AM(i); 11 } 12 } 13 }
1 public void bFS_AM(int site) { //输入开始顶点 2 System.out.println(this.vexs[site]); //输出该顶点 3 this.visited[site] = true; //置访问标志为true 4 LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<Integer>(); //借助队列来实现广度优先遍历 5 linkedList.offer(site); //将访问过的顶点入队 6 while(!linkedList.isEmpty()) { 7 int vexSite = linkedList.poll(); //队头顶点出队 8 for(int i = 0; i < this.vexs.length; i++) { 9 if(this.arcs[vexSite][i] != 0 && !this.visited[i]) { //依次查找未访问的邻接点进行访问后入队 10 System.out.println(this.vexs[i]); 11 this.visited[i] = true; 12 linkedList.offer(i); 13 } 14 } 15 } 16 }
以上基于邻接矩阵表示法的无向图的类就定义好了,接着我们在客户端里使用即可:
1 public class Main { 2 3 public static void main(String[] args) { 4 5 Scanner sc = new Scanner(System.in); 6 int vexNum = 0; 7 int arcNum = 0; 8 while(true) { 9 System.out.print("请输入要建立无向图的总顶点数和总边数,以空格隔开:"); 10 try { 11 vexNum = sc.nextInt(); 12 arcNum = sc.nextInt(); 13 break; 14 } catch (Exception e) { 15 System.out.println("输入不合法!"); 16 continue; 17 } 18 } 19 20 AMGraph aMGraph = new AMGraph(vexNum, arcNum); 21 System.out.println("由深度优先遍历得:"); 22 aMGraph.dFSTraverse(); 23 System.out.println("由广度优先遍历得:"); 24 aMGraph.bFSTraverse(); 25 26 sc.close(); 27 } 28 29 }
邻接表是一种基于链式存储结构的表示法。在邻接表中,对图的每个顶点建立一个单链表,单链表的第一个结点存放顶点信息,称为点结点,其余结点存放边信息,称为边结点。此外,还需要一个顶点数组,存储对所有单链表的引用。因此我们需要定义三个类,第一个类为顶点类,用来生成点结点;第二个类为边类,用来生成边结点;第三个类为图类,里面定义有属性——顶点数组和方法——图的遍历。代码如下:
1 class ALGraph_Head{ //顶点类 2 3 private String data = null; //点结点值 4 5 private ALGraph_Arc firstArc= null; //第一条边的指针 6 7 public String getData() { 8 return data; 9 } 10 11 public ALGraph_Arc getFirstArc() { 12 return firstArc; 13 } 14 15 public void setFirstArc(ALGraph_Arc firstArc) { 16 this.firstArc = firstArc; 17 } 18 19 public ALGraph_Head(String data) { 20 this.data = data; 21 } 22 }
1 class ALGraph_Arc{ //边类 2 3 private int adjVexSite = 0; //该边所连接的顶点的邻接点的位置 4 5 private ALGraph_Arc nextArc = null; //下一条边的指针 6 7 public int getAdjVexSite() { 8 return adjVexSite; 9 } 10 11 public ALGraph_Arc getNextArc() { 12 return nextArc; 13 } 14 15 public ALGraph_Arc(int adjVexSite, ALGraph_Arc nextArc) { 16 this.adjVexSite = adjVexSite; 17 this.nextArc = nextArc; 18 } 19 }
1 class ALGraph{ //图类 2 3 private ALGraph_Head[] aLGraph_Heads = null; //顶点数组 4 5 }
同样的,我们在构造方法中进行图的建立,代码如下:
1 public ALGraph(int vexNum,int arcNum) { //输入顶点个数,边的个数 2 3 this.aLGraph_Heads = new ALGraph_Head[vexNum]; 4 5 System.out.print("请依次输入顶点值,以空格隔开:"); 6 Scanner sc = new Scanner(System.in); 7 for(int i = 0; i < vexNum; i++) { //建立顶点数组存储点结点 8 this.aLGraph_Heads[i] = new ALGraph_Head(sc.next()); 9 } 10 11 start:for(int i = 0; i < arcNum; i++) { //开始存储边信息 12 13 sc = new Scanner(System.in); 14 int vex1Site = 0; 15 int vex2Site = 0; 16 String vex1 = null; 17 String vex2 = null; 18 19 System.out.print("请输入第" + (i+1) + "条边所依附的两个顶点,以空格隔开:"); 20 vex1 = sc.next(); 21 vex2 = sc.next(); 22 for(int j = 0; j < this.aLGraph_Heads.length; j++) { //查找第一个顶点的位置 23 if (this.aLGraph_Heads[j].getData().equals(vex1)) { 24 vex1Site = j; 25 break; 26 } 27 if (j == this.aLGraph_Heads.length - 1) { 28 System.out.println("未找到第一个顶点,请重新输入!"); 29 i--; 30 continue start; 31 } 32 } 33 for (int j = 0; j < this.aLGraph_Heads.length; j++) { //查找第二个顶点的位置 34 if(this.aLGraph_Heads[j].getData().equals(vex2)) { 35 vex2Site = j; 36 break; 37 } 38 if (j == this.aLGraph_Heads.length - 1) { 39 System.out.println("未找到第二个顶点,请重新输入!"); 40 i--; 41 continue start; 42 } 43 } 44 ALGraph_Arc aLGraph_Arc = this.aLGraph_Heads[vex1Site].getFirstArc(); //获取点结点里的边指针 45 while(aLGraph_Arc != null) { //判断边是否已存储 46 if(aLGraph_Arc.getAdjVexSite() == vex2Site) { 47 System.out.println("该边已存在!"); 48 i--; 49 continue start; 50 } 51 aLGraph_Arc = aLGraph_Arc.getNextArc(); 52 } 53 this.aLGraph_Heads[vex1Site].setFirstArc(new ALGraph_Arc(vex2Site, this.aLGraph_Heads[vex1Site].getFirstArc())); //将边结点加入单链表中 54 this.aLGraph_Heads[vex2Site].setFirstArc(new ALGraph_Arc(vex1Site, this.aLGraph_Heads[vex2Site].getFirstArc())); //对称边结点也加入单链表 55 } 56 System.out.println("基于邻接表的无向图创建成功!"); 57 sc.close(); 58 }
接着实现图的遍历,同样需要附设一个访问标志数组,因此将图类属性修改如下:
1 class ALGraph{ 2 3 private ALGraph_Head[] aLGraph_Heads = null; 4 5 private boolean[] visited = null; //访问标志数组 6 7 }
深度优先遍历:
1 public void dFSTraverse() { 2 3 this.visited = new boolean[this.aLGraph_Heads.length]; //建立并初始化访问标志数组 4 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { 5 this.visited[i] = false; 6 } 7 8 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { //以未访问的点为始点调用深度优先遍历算法 9 if(!this.visited[i]) { 10 dFS_AM(i); 11 } 12 } 13 }
1 public void dFS_AM(int site) { 2 System.out.println(this.aLGraph_Heads[site].getData()); //输出点值 3 this.visited[site] = true; //置访问标志为true 4 ALGraph_Arc aLGraph_Arc = this.aLGraph_Heads[site].getFirstArc(); //获取点结点中的边指针 5 while(aLGraph_Arc != null) { 6 if(!visited[aLGraph_Arc.getAdjVexSite()]) { //如果该边所连接的顶点的邻接点未访问,则以该邻接点为始点调用深度优先遍历算法 7 this.dFS_AM(aLGraph_Arc.getAdjVexSite()); 8 } 9 aLGraph_Arc = aLGraph_Arc.getNextArc(); //获取下一条边 10 } 11 }
广度优先遍历:
1 public void bFSTraverse() { 2 3 this.visited = new boolean[this.aLGraph_Heads.length]; //建立并初始化访问标志数组 4 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { 5 this.visited[i] = false; 6 } 7 8 for(int i = 0; i < this.visited.length; i++) { //以未访问的点为始点调用广度优先遍历算法 9 if(!this.visited[i]) { 10 bFS_AM(i); 11 } 12 } 13 }
1 public void bFS_AM(int site) { 2 System.out.println(this.aLGraph_Heads[site].getData()); //输出点值 3 this.visited[site] = true; //置访问标志为true 4 LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<Integer>(); //利用队列实现广度优先遍历 5 linkedList.offer(site); //点入队 6 while(!linkedList.isEmpty()) { 7 int vexSite = linkedList.poll(); //点出队 8 ALGraph_Arc aLGraph_Arc = this.aLGraph_Heads[vexSite].getFirstArc(); //获取点结点中的边指针 9 while(aLGraph_Arc != null) { 10 vexSite = aLGraph_Arc.getAdjVexSite(); //获取该边所连接的顶点的邻接点 11 if(!this.visited[vexSite]) { //如果该邻接点未访问,则访问 12 System.out.println(this.aLGraph_Heads[vexSite].getData()); 13 this.visited[vexSite] = true; 14 linkedList.offer(vexSite); //被访问的点入队 15 } 16 aLGraph_Arc = aLGraph_Arc.getNextArc(); //获取下一个邻接点 17 } 18 } 19 }
客户端代码如下:
1 public class Main { 2 3 public static void main(String[] args) { 4 5 Scanner sc = new Scanner(System.in); 6 int vexNum = 0; 7 int arcNum = 0; 8 while(true) { 9 System.out.print("请输入要建立无向图的总顶点数和总边数,以空格隔开:"); 10 try { 11 vexNum = sc.nextInt(); 12 arcNum = sc.nextInt(); 13 break; 14 } catch (Exception e) { 15 System.out.println("输入不合法!"); 16 continue; 17 } 18 } 19 20 ALGraph aLGraph = new ALGraph(vexNum, arcNum); 21 System.out.println("由深度优先遍历得:"); 22 aLGraph.dFSTraverse(); 23 System.out.println("由广度优先遍历得:"); 24 aLGraph.bFSTraverse(); 25 26 sc.close(); 27 } 28 29 }
以上虽然只实现了无向图,但其实有向图、无向网、有向网的建立和遍历都同理,只需将代码稍作修改,在边信息中增加权值信息,用对称边记录反方向的边即可。
标签:定义 查找 输出 属性 lse 结构 string 表示法 邻接表
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