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1 问题描述

2 解决方案

2.1 蛮力法


1 问题描述

深度优先查找(depth-first search,DFS)可以从任意顶点开始访问图的顶点,然后把该顶点标记为已访问。在每次迭代的时候,该算法紧接着处理与当前顶点邻接的未访问顶点。这个过程一直持续,直到遇到一个终点——该顶点的所有邻接顶点都已被访问过。在该终点上,该算法沿着来路后退一条边,并试着继续从那里访问未访问的顶点。再后退到起始顶点上,并且起始顶点也是一个终点时,该算法最终停了下来。这样,起始顶点所在的连通分量的所有顶点都被访问过了。如果,未访问过的顶点仍然存在,该算法必须从其中任一点开始,重复上述过程。

总之,记住一句话,深度优先查找就是先尽可能达到当前遍历路径能够达到最长的路径,一旦达到该路径终点,再回溯,从原来已遍历过顶点(PS:该顶点包含多个分支路径)处开始新的分支路径遍历。


2 解决方案

2.1 蛮力法

此处借用算法设计与分析基础(第三版)上一段概念介绍,及说明图形介绍其具体遍历过程,下面的具体代码使用数据就是下图中相关数据。

具体代码如下:

package com.liuzhen.chapterThree;

public class DepthFirstSearch {
public int count = 0; //用于计算遍历总次数
/*
* adjMatrix是待遍历图的邻接矩阵
* value是待遍历图顶点用于是否被遍历的判断依据,0代表未遍历,非0代表已被遍历
* result用于存放深度优先遍历的顶点顺序
*/
public void dfs(int[][] adjMatrix,int[] value,char[] result){
for(int i = 0;i < value.length;i++){
if(value[i] == 0){
char temp = (char) ('a' + i);
System.out.println();
System.out.println("深度为:"+i+",当前出发点:"+temp);
result[i] = temp; //存放当前正在遍历顶点下标字母
dfsVisit(adjMatrix,value,result,i);
}
}
}
/*
* adjMatrix是待遍历图的邻接矩阵
* value是待遍历图顶点用于是否被遍历的判断依据,0代表未遍历,非0代表已被遍历
* result用于存放深度优先遍历的顶点顺序
* number是当前正在遍历的顶点在邻接矩阵中的数组下标编号
*/
public void dfsVisit(int[][] adjMatrix,int[] value,char[] result,int number){
value[number] = ++count; //把++count赋值给当前正在遍历顶点判断值数组元素,变为非0,代表已被遍历
System.out.print("当前已行走顶点value["+number+"] = "+value[number]+" ");
for(int i = 0;i < value.length;i++){
if(adjMatrix[number][i] == 1 && value[i] == 0){ //当当前顶点的相邻有相邻顶点可行走且其为被遍历
char temp = (char) ('a' + i);
result[count] = temp; //存放即将行走的顶点下标字母
System.out.println(" 当前i值:"+i+" 到达"+temp+"地");
dfsVisit(adjMatrix,value,result,i); //执行递归,行走第i个顶点
}
}
} public static void main(String[] args){
int[] value = new int[10]; //初始化后,各元素均为0
char[] result = new char[10];
int[][] adjMatrix = {{0,0,1,1,1,0,0,0,0,0},
{0,0,0,0,1,1,0,0,0,0},
{1,0,0,1,0,1,0,0,0,0},
{1,0,1,0,0,0,0,0,0,0},
{1,1,0,0,0,1,0,0,0,0},
{0,1,1,0,1,0,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,0,0,1,0,1},
{0,0,0,0,0,0,1,0,1,0},
{0,0,0,0,0,0,0,1,0,1},
{0,0,0,0,0,0,1,0,1,0}};
DepthFirstSearch test = new DepthFirstSearch();
test.dfs(adjMatrix,value,result);
System.out.println();
System.out.println("判断节点是否被遍历结果(0代表未遍历,非0代表已被遍历):");
for(int i = 0;i < value.length;i++)
System.out.print(" "+value[i]);
System.out.println();
System.out.println("深度优先查找遍历顺序如下:");
for(int i = 0;i < result.length;i++)
System.out.print(" "+result[i]);
}
}

运行结果:

深度为:0,当前出发点:a
当前已行走顶点value[0] = 1 当前i值:2 到达c地
当前已行走顶点value[2] = 2 当前i值:3 到达d地
当前已行走顶点value[3] = 3 当前i值:5 到达f地
当前已行走顶点value[5] = 4 当前i值:1 到达b地
当前已行走顶点value[1] = 5 当前i值:4 到达e地
当前已行走顶点value[4] = 6
深度为:6,当前出发点:g
当前已行走顶点value[6] = 7 当前i值:7 到达h地
当前已行走顶点value[7] = 8 当前i值:8 到达i地
当前已行走顶点value[8] = 9 当前i值:9 到达j地
当前已行走顶点value[9] = 10
判断节点是否被遍历结果(0代表未遍历,非0代表已被遍历):
1 5 2 3 6 4 7 8 9 10
深度优先查找遍历顺序如下:
a c d f b e g h i j

参考资料:

1.图遍历之深度优先搜索

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