实际案例
package com.atguigu.graph;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
/**
* @创建人 wdl
* @创建时间 2021/4/2
* @描述
*/
public class Graph {
private ArrayList<String> vertexList;//存储顶点集合
private int[][] edges;//存储图对应的邻接矩阵
private int numOfEdges;//表示边的数目
//定义一个Boolean数组，记录某个节点是否被访问
private boolean[] isVisited;
public static void main(String[] args) {
//测试一把图是否创建OK
int n=8;//节点的个数
// String Vertexs[]={"A","B","C","D","E"};
String Vertexs[]={"1","2","3","4","5","6","7","8"};
//创建图对象
Graph graph = new Graph(n);
//循环的添加顶点
for(String vertex:Vertexs){
graph.insertVertex(vertex);
}
//添加边
// graph.insertEdge(0,1,1);
// graph.insertEdge(0,2,1);
// graph.insertEdge(1,2,1);
// graph.insertEdge(1,3,1);
// graph.insertEdge(1,4,1);
//更新边的关系
graph.insertEdge(0, 1, 1);
graph.insertEdge(0, 2, 1);
graph.insertEdge(1, 3, 1);
graph.insertEdge(1, 4, 1);
graph.insertEdge(3, 7, 1);
graph.insertEdge(4, 7, 1);
graph.insertEdge(2, 5, 1);
graph.insertEdge(2, 6, 1);
graph.insertEdge(5, 6, 1);
//显示一把邻接矩阵
graph.showGraph();
//测试一把，我们的dfs遍历是否OK
System.out.println("深度优先");
graph.dfs();
System.out.println();
//测试一把，我们的bfs遍历是否OK
System.out.println("广度优先");
graph.bfs();
}
//构造器
public Graph(int n) {
//初始化矩阵和vertexList
edges = new int[n][n];
vertexList = new ArrayList<>(n);
numOfEdges=0;
// isVisited=new boolean[5];
}
//得到第一个邻接节点的下标w
/**
*
* @param index
* @return 如果存在就返回对应的下标，否则返回-1
*/
public int getFirstNeighbor(int index){
for (int j = 0; j < vertexList.size(); j++) {
if(edges[index][j]>0){
return j;
}
}
return -1;
}
//根据前一个邻接节点的下标来获取下一个邻接节点
public int getNextNeighbor(int v1,int v2){
for(int j=v2+1;j<vertexList.size();j++){
if(edges[v1][j]>0){
return j;
}
}
return -1;
}
//深度优先遍历算法
//i 第一次就是0
public void dfs(boolean[] isVisited,int i){
//首先我们访问该节点，输出
System.out.print(getValueByIndex(i)+"->");
//将节点设置为已经访问
isVisited[i]=true;
//查找i的第一个邻接节点w
int w=getFirstNeighbor(i);
while (w!=-1){//说明有
if(!isVisited[w]){
dfs(isVisited,w);
}
//如果w节点已经被访问过
w=getNextNeighbor(i,w);
}
}
//对dfs进行一个重载，遍历我们所有的节点，并进行dfs
public void dfs(){
isVisited=new boolean[vertexList.size()];
//遍历所有的节点，进行dfs[回溯]
for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
if(!isVisited[i]){
dfs(isVisited,i);
}
}
}
//对一个节点进行广度优先遍历的方法
public void bfs(boolean[] isVisited,int i){
int u;//表示队列的头节点对应下标
int w;//邻接节点w
//队列，记录节点访问的顺序
LinkedList queue = new LinkedList();
//访问节点，输出节点信息
System.out.print(getValueByIndex(i)+"=>");
//标记为已访问
isVisited[i]=true;
//将节点加入队列
queue.addLast(i);
while (!queue.isEmpty()){
//取出队列的头节点下标
u = (Integer) queue.removeFirst();
//得到第一个邻接点的下标w
w=getFirstNeighbor(u);
while (w!=-1){//找到了
//是否访问过
if(!isVisited[w]){
System.out.print(getValueByIndex(w)+"=>");
//标记已经访问
isVisited[w]=true;
//入队
queue.addLast(w);
}
//以u为前驱点，找w后面的下一个邻接点
w=getNextNeighbor(u,w);//体现出我们的广度优先
}
}
}
//遍历所有的节点，都进行广度优先搜索
public void bfs(){
isVisited=new boolean[vertexList.size()];
for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
if(!isVisited[i]){
bfs(isVisited,i);
}
}
}
//图中常用的方法
//返回节点的个数
public int getNumOfVertex(){
return vertexList.size();
}
//显示图对应的矩阵
public void showGraph(){
for(int[] link:edges){
System.out.println(Arrays.toString(link));
}
}
//得到边的数目
public int getNumOfEdges(){
return numOfEdges;
}
//返回节点i(下标)对应的数据
public String getValueByIndex(int i){
return vertexList.get(i);
}
//返回v1和v2的权值
public int getWeight(int v1,int v2){
return edges[v1][v2];
}
//插入节点
public void insertVertex(String vertex){
vertexList.add(vertex);
}
//添加边
/**
*
* @param v1 表示点的下标是第几个顶点 "A"-"B" "A"->0 "B"->1
* @param v2 第二个顶点对应的下标
* @param weight
*/
public void insertEdge(int v1,int v2,int weight){
edges[v1][v2]=weight;
edges[v2][v1]=weight;
numOfEdges++;
}
}
