图的存储,搜索,遍历,广度优先算法和深度优先算法,最小生成树-Java实现
1)用邻接矩阵方式进行图的存储。如果一个图有n个节点,则可以用n*n的二维数组来存储图中的各个节点关系。

对上面图中各个节点分别编号,ABCDEF分别设置为012345。那么AB AC AD 关系可以转换为01 02 03, BC BE BF 可以转换为12 14 15, EF可以转换为45。换句话所,我们将各个节点关系存储在一个n*n的二位数组中,数组下标分别对应A-F,有关系的两个节点,在数组中用1表示,否则用0表示。这上图关系可以用6*6数组表示为:

2)深度优先进行图的遍历以及将图转换为最小生成树
深度优先的原则是从根节点开始,依次寻找后继的第一个子节点,直到没有后继为止。然后回到根节点,寻找根的第二个子节点,然后再依次寻找他的后继,直到没有后继为止。以此类推,直到所有节点都被遍历为止。实现深度优先遍历,有一个回朔的过程,所以需要用栈这种数据结构。
3)广度优先进行图的遍历以及将图转换为最小生成树
广度优先原则是从根节点开始,先将根的所有后继找出来,然后依次将所有后继的后继再找出来。以此类推,直到所有元素节点都被遍历。实现广度优先,是一个顺序过程,所以这里需要用到队列或者链表这种数据结构。
下面是代码实现:
package org.lyk.impl; import java.util.ArrayList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack; public class Graph
{
private class Node
{
private boolean wasVisited;
private char data; public Node(char data)
{
this.data = data;
this.wasVisited= false;
}
} private Node[] nodes;
private int[][] adjMetrix;
private int maxSize;
private int index;
public Graph()
{
this.maxSize = 6;
this.index = 0;
this.nodes= new Node[this.maxSize];
this.adjMetrix = new int[this.maxSize][this.maxSize];
} /**
* 增加节点
* @param data
* @throws Exception
*/
public void add(char data) throws Exception
{
if(this.index >= this.maxSize)
{
throw new Exception("数组已满");
}
else
{
this.nodes[index++]= new Node(data);
}
} /**
* 设置图中各个节点关系
* @param x
* @param y
* @throws Exception
*/
public void setRelation(int x,int y) throws Exception
{
if(x < this.maxSize && y < this.maxSize)
{
this.adjMetrix[x][y] = 1;
this.adjMetrix[y][x] = 1;
}
else
{
throw new Exception("下标错误!");
}
} /**
* 广度优先对图进行遍历
* @param x
* @throws Exception
*/
public void showBreathFirst(int x) throws Exception
{
if(x >= 0 && x < this.index)
{
java.util.List<Integer> list = new java.util.ArrayList<>();
int current = 0;
list.add(x);
this.nodes[list.get(current)].wasVisited = true;
while(current < list.size())
{
System.out.println(this.nodes[list.get(current)].data); int nextSuccessor = this.getNextSuccessor(list.get(current));
while(nextSuccessor != -1)
{
list.add(nextSuccessor);
this.nodes[nextSuccessor].wasVisited = true;
nextSuccessor = this.getNextSuccessor(list.get(current));
}
current++;
} this.resetNodes();
}
else
{
throw new Exception("下标越界");
}
} /**
* 深度优先对图进行遍历
* @param x
* @throws Exception
*/
public void showDeepFirst(int x) throws Exception
{
if(x < this.index && x >= 0)
{
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
stack.push(x);
System.out.println(this.nodes[x].data);
this.nodes[x].wasVisited = true;
while(!stack.isEmpty())
{
int temp = stack.peek();
int nextSuccessor = this.getNextSuccessor(temp);
if(nextSuccessor == -1)
{
stack.pop();
}
else
{
stack.push(nextSuccessor);
System.out.println(this.nodes[nextSuccessor].data);
this.nodes[nextSuccessor].wasVisited = true;
}
}
this.resetNodes();
}
else
{
throw new Exception("下标错误");
} } /**
* 广度优先-最小生成树
* @param x
* @throws Exception
*/
public void toMSTBreathFirst(int x ) throws Exception
{
if(x >= 0 && x < this.index)
{
java.util.List<Integer> list = new java.util.ArrayList();
int current = 0;
list.add(x);
this.nodes[list.get(current)].wasVisited = true;
while(current < this.index)
{
int successor = this.getNextSuccessor(list.get(current));
while(successor != -1)
{
list.add(successor);
System.out.println(this.nodes[list.get(current)].data + "->" + this.nodes[successor].data);
this.nodes[successor].wasVisited = true;
successor = this.getNextSuccessor(list.get(current));
}
current++;
}
}
else
{
throw new Exception("下标错误");
}
} /**
* 深度优先求最小生成树
* @param x
* @throws Exception
*/
public void toMSTDeepFirst(int x) throws Exception
{
if(x < this.index && x >=0)
{
Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
stack.push(x);
this.nodes[x].wasVisited = true;
while(!stack.isEmpty())
{
int current = stack.peek();
int nextSuccessor = this.getNextSuccessor(current);
if(nextSuccessor == -1)
{
stack.pop();
}
else
{
stack.push(nextSuccessor);
this.nodes[nextSuccessor].wasVisited = true;
System.out.print(this.nodes[current].data);
System.out.print("-");
System.out.print(this.nodes[nextSuccessor].data);
System.out.print(" ");
}
} this.resetNodes();
}
else
{
throw new Exception("下标错误");
}
} private int getNextSuccessor(int x)
{
for(int i = 0; i <this.maxSize; i++)
{
if(this.adjMetrix[x][i] != 0 && this.nodes[i].wasVisited == false)
{
return i;
}
}
return -1;
} private void resetNodes()
{
for(int i = 0; i < this.index; i++)
{
this.nodes[i].wasVisited = false;
}
}
}
Graph
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