给定一个有向图,判断其顶点能否到达另外一个顶点。
使用深度优先算法,和无向图中的是一样的。
import java.util.Stack; /** * Created by caipeichao on 14-6-11. */ public class DigraphDFS { private int s; private boolean[] visited; private int[] edgeTo; public DigraphDFS(Digraph G, int s) { this.s = s; visited = new boolean[G.V()]; edgeTo = new int[G.V()]; dfs(G, s); } private void dfs(Digraph G, int s) { visited[s] = true; for (int v : G.adj(s)) { if (!visited[v]) { edgeTo[v] = s; dfs(G, v); } } } public boolean hasPathTo(int v) { return visited[v]; } public Iterable<Integer> pathTo(int v) { if (!hasPathTo(v)) return null; Stack<Integer> result = new Stack<Integer>(); while (v != s) { result.add(v); v = edgeTo[v]; } return result; } }
深度优先搜索算法可以用在程序的控制流分析中,分析哪段代码不会被执行,分析代码中可能存在的死循环问题。
DFS还可以应用在垃圾回收中,比如Java的垃圾回收。
关于垃圾回收,比较常用的有mark-sweep算法,有兴趣的同学可以去了解一下。
DFS还可以用于路径查找、拓扑排序、回路检测,这里就不再赘述了。
代码和无向图的代码是一模一样的,这里就不展示了。
下面我们动手去实现一个非常简易的网络爬虫。网络爬虫用的其实就是宽度优先算法。首先是在队列中增加一个URL,然后每次从队列中取出一个URL,获取URL对应的网页,分析网页中存在的其他URL,再放入队列。这样一个简单的网络爬虫就实现了。代码如下:
import java.util.LinkedHashSet; import java.util.Set; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class WebSpider { public static void main(String[] argv) { // 初始化队列 LinkedQueue<String> urls = new LinkedQueue<String>(); Set<String> discovered = new LinkedHashSet<String>(); urls.enqueue("http://www.baidu.com/"); // 初始化正则匹配,用于匹配URL String regex = "http://[A-z0-9.\\-+_/%?=]+"; Pattern pattern = Pattern.compile(regex); // 每次从队列中获取一个网页 while (!urls.isEmpty()) { try { String url = urls.dequeue(); StdOut.println(url); In in = new In(url); String html = in.readAll(); // 找出网页中的URL Matcher matcher = pattern.matcher(html); while (matcher.find()) { String u = matcher.group(); if (!discovered.contains(u)) { discovered.add(u); // 注意:这句话不要忘记了 urls.enqueue(u); } } } catch(Exception ex){ StdOut.println("Error: " + ex.toString()); } } } }
原文地址:http://blog.csdn.net/caipeichao2/article/details/32157749