Java数据结构与算法_11 图图基本介绍图的常用概念图的表示方式完整代码图的遍历深度优先遍历基本思想广度优先遍历基本思想完整代码 图基本介绍为什么要有图？前面出现了线性表和树。 线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系； 树也只能有一个直接前驱也就是父节点； 当我们需要表示多对多的关系时， 只有图能满足条件。图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。
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2023-11-29 14:09:34
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图的遍历指的是从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次。图的遍历操作和树的遍历操作功能相似。图的遍历是图的一种基本操作，图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础之上。图的遍历方法目前有深度优先搜索法和广度（宽度）优先搜索法两种算法。深度优先搜索法DFS深度优先搜索法的基本思想是：从图G的某个顶点v0出发，访问v0，然后选择一个与v0相邻且没被访问过的顶点vi访问，再从vi出发选择
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2023-05-31 21:14:00
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图的遍历：从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次。这一过程就叫做图的遍历。1、图的深度优先遍历类似于树的先根遍历，它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后从这个节点向下走，访问经过的节点，直至这条路径没有节点为止。然后访问上一个节点的其他路径，依次类推，不能重复访问一个节点。若此时图中尚有顶点违背访问，则另选图中一个未被访问的
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2023-09-22 12:52:16
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文章目录一、图的遍历方法二、代码测试一、图的遍历方法1、深度优先遍历：1.利用递归操作2.首先定义一个visit数组，数组长度
原创
2023-01-17 01:30:21
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在说图的广度遍历和深度遍历之前，我们可以回想下，树的先序遍历和层次遍历，先序遍历我们是不是从根节点一直递归到叶子节点，然后再慢慢回退，图的深度遍历也是类似的。 图的深度遍历，只需要额外一个数组记录顶点是否有访问过，下面就使用矩阵来实现图，和图的深度遍历。 //这里n为顶点的数量
private boolean[] isVisited = new boolean[n];
//这里为矩阵构建的图1为边
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2023-08-11 19:40:20
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图和图的遍历算法1.存储结构(邻接链表)1.1每个顶点用VexNode类表示，每条边用ArcNode表示1.2所有顶点用数组VexNode adjlist[]表示，所有邻接顶点用链表表示2.遍历算法2.1深度优先遍历DFS用递归实现，从V0开始，访问V0即邻接顶点V1，访问V1及其邻接顶点...2....
原创
2021-08-07 11:41:20
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一、什么图的深度优先遍历 简而言之，就是从指定的第一个节点开始，查找相连的最长的一条链，直到这条路径到底，然后再另外一条路径遍历到底，这就是深度优先遍历，需要注意的是，需要一个标记来记录某个节点是否被访问过。二、核心思路从一个节点开始，访问完这个节点后，标记为已被访问过，然后找到这个节点的第一个邻接节点，判断这个邻接节点是否被访问过，如果没有被访问过，就递归这个方法，继续向下一个邻接节点访问。如果
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2023-10-19 09:46:05
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文章目录GoLang之map的遍历过程是怎样的(3) GoLang之map的遍历过程是怎样的(3)本来 map 的遍历过程比较简单：遍历所有的 bucket 以及它后面挂的 overflow bucket，然后挨个遍历 bucket 中的所有 cell。每个 bucket 中包含 8 个 cell，从有 key 的 cell 中取出 key 和 value，这个过程就完成了。但是，现实并没有这么
所谓图的遍历，即是对结点的访问。-一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历 (2)广度优先遍历图的深度优先遍历介绍 深度优先遍历基本思想：图的深度优先搜素(Depth FirstSearch)：DFS深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点。 然后再以这个被访问的邻接结点作为
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2023-08-11 19:40:57
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图一般有两种实现方式，一种是邻接矩阵，一种是邻接表。这里为大家带来的是邻接矩阵实现图。这里重点说下图的遍历的两种算法思路：深度遍历：深度遍历类似于树的前序遍历。1、访问顶点v；2、从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w，从w出发进行深度遍历；3、重复上述两步，直到所有和v有路径相通的顶点都被访问到；伪代码：1、访问顶点v，state[v]=1;2、w=顶点v的第一个邻接点；3、while（w存在）
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2023-07-18 15:49:25
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图一般有两种实现方式，一种是邻接矩阵，一种是邻接表。这里为大家带来的是邻接矩阵实现图。这里重点说下图的遍历的两种算法思路：深度遍历：深度遍历类似于树的前序遍历。1、访问顶点v；2、从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w，从w出发进行深度遍历；3、重复上述两步，直到所有和v有路径相通的顶点都被访问到；伪代码：1、访问顶点v，state[v]=1;2、w=顶点v的第一个邻接点；3、while（w存在）
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2023-07-18 15:49:25
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图的遍历一、DFS（Depth First Search）概念： 从初始访问点出发，访问其第一个邻接节点；然后把这个邻接节点作为初始节点，继续访问它的第一个邻接节点。即每次都在访问完当前节点过后，访问它的第一个邻接节点。算法：访问初始节点v（下标），并标记v已被访问；查找节点v的第一个邻接节点w（下标）；如果w存在，则继续4步骤；如果w不存在，则返回1步骤；如果w未被访问过，对w进行dfs递归操作
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2023-09-21 10:16:17
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/* 图的遍历方法主要有两种：一种是深度优先遍历。一种是广度优先遍历。图的深度优先遍历类同于树的先根遍历。图的广度遍历类同树的层次遍历 一：连通图的深度优先遍历算法 图的深度优先遍历算法是遍历时深度优先的算法，即在图的全部邻接顶点中，每次都在訪问当前顶点后。首先訪问当前顶点的第一个邻接顶点。 连通图
原创
2022-01-12 11:31:51
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理论部分图的深度遍历和广度遍历都不算很难像极了二叉树的前序遍历和层序遍历,如下面的图,可以用右边的邻接矩阵进行表示,假设以顶点0开始对整幅图进行遍历的话,两种遍历方式的思想如下:1. 深度优先遍历(depthFirstSearch—DFS)由初始顶点开始,沿着一条道一直走,当走到走不动的时候,再回来走一条可以走的通的道,然后再继续往下走,直到走不动,再回来…对应于本图来说就是从0开始往前走,...
原创
2021-07-13 10:08:56
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完整代码如下：package com.wqc.graph;
import java.util.*;
/**
* @author 高瞻远瞩
* @version 1.0
* 演示无向图的创建 ---邻接矩阵 图的深度优先遍历 以及广度优先遍历
*/
public class Graph {
private ArrayList<String> vertexList
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2023-07-22 00:51:04
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# Java中的图的深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）
图是一种重要的数据结构，用于表示对象之间的关系。图由节点（顶点）和连接节点的边组成。在实际应用中，图的遍历是非常常见的操作，最基本的遍历方法有两种：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。本文将介绍这两种遍历方法的原理、实现及其Java代码示例，同时提供类图以便更好理解。
## 图的基本概念
在讨论遍历方法之前，我们
原创
2024-09-13 07:00:16
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图的遍历，所谓遍历，即是对结点的访问。一般有两种访问策略：深度优先遍历，广度优先遍历。一、深度优先遍历1、主要思想首先使用一个未走到过的顶点作为起始顶点，比如V0定点作为起始顶点，沿着V0定点的边访问其他未走到过的定点，首先发现V1(第一个邻接结点)还没有走到过，那么来到V1顶点，再以V1顶点作为起始顶点尝试访问其他未走到过的顶点，以此类推，当发现有一个定点不能访问到其他顶点了，需要回到上一次顶点
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2024-03-04 15:40:38
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图的遍历有多种方式，但是这里从数据结构基础出发，还是只介绍基础的两种方式，深度优先遍历和广度优先遍历。深度优先遍历图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的前序遍历比较类似。它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶
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2023-11-10 08:35:33
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图的遍历就是从图中某个顶点出发，按某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次。
图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础
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2022-07-09 00:17:56
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深度优先遍历（DFS） 思想： 一条路走到底，走到被访问过的结点,退回一个节点,遍历未访问的结点，重复此项工作。（遍历次序可能不同） 案例：根的先根遍历 代码（邻接矩阵）（连通图） void DFS(AMGraph G,int v)//v起始顶点 { int Visited[AMGraph.vexn ...
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2021-08-19 21:06:00
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