主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过。

package 图的建立与实现;

import java.util.*;

public class MGraph {
final int MAXVEX = 100;
final int INFINITY = 65535;
int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表
int[][] arc = new int[MAXVEX][MAXVEX]; //边表
boolean[] visited = new boolean[this.MAXVEX];
int numVertexes,numEdges;
public MGraph(){} public void CreateMGraph(){
int i,j,k,w;
System.out.println("请输入顶点数和边数:");
Scanner scan = new Scanner(System.in);
this.numVertexes = scan.nextInt();
this.numEdges = scan.nextInt();
System.out.println("请输入顶点信息,建立顶点表:");
for(i=0; i<this.numVertexes; i++){
this.vexs[i] = scan.nextInt();
}
//邻接矩阵的初始化
for(i=0; i<this.numVertexes; i++){
for(j=0; j<this.numVertexes; j++){
this.arc[i][j] = INFINITY;
}
}
System.out.println("请输入边的上标、下标、权值:");
for(k=0; k<this.numEdges; k++){
i = scan.nextInt();
j = scan.nextInt();
w = scan.nextInt();
this.arc[i][j] = w;
this.arc[j][i] = this.arc[i][j];//如果是无向图,矩阵对称
} } //图的深度优先遍历
public void DFS(int i){
int j;
this.visited[i] = true;
System.out.println(this.vexs[i]);
for(j=0; j<this.numVertexes; j++){
if(this.arc[i][j] < INFINITY && this.visited[j] == false){
this.DFS(j);
}
}
} public void DFSTraverse(){
int i;
for(i=0; i<this.numVertexes; i++){
this.visited[i] = false;
}
for(i=0; i<this.numVertexes; i++){
if(this.visited[i] == false){
this.DFS(i);
}
}
} //图的广度优先遍历
public void BFSTraverse(){
int i,j;
Queue<Integer> queue = new ArrayDeque<Integer>();
for(i=0; i<this.numVertexes; i++){
this.visited[i] = false;
}
for(i=0; i<this.numVertexes; i++){
if(this.visited[i] == false){
this.visited[i] = true;
System.out.println(this.vexs[i]);
queue.add(i);
while(queue.isEmpty() != true){
i = queue.remove();
for(j=0; j<this.numVertexes; j++){
if(this.arc[i][j] < INFINITY && visited[j] == false){
visited[j] = true;
System.out.println(this.vexs[j]);
queue.add(j);
}
}
}
}
}
} //Prim算法构造最小生成树
public void MinSpanTree_Prim(){
int min,i,j,k = 0;
int[] adjvex = new int[MAXVEX];
int[] lowcost = new int[MAXVEX];
lowcost[0] = 0;
adjvex[0] = 0;
for(i=1; i<this.numVertexes; i++){
lowcost[i] = this.arc[0][i];
adjvex[i] = 0;
//System.out.println(lowcost[i] + " ###");
}
for(i=1; i<this.numVertexes; i++){
min = INFINITY;
j = 1; k = 0;
while(j < this.numVertexes){
if(lowcost[j]!=0 && lowcost[j]<min){
min = lowcost[j];
k = j;
//System.out.println(k+ " $");
}
j++;
}
System.out.printf("(%d,%d)\n",adjvex[k],k);
lowcost[k] = 0;
for(j=1; j<this.numVertexes; j++){
if(lowcost[j]!=0 && this.arc[k][j]<lowcost[j]){
lowcost[j] = this.arc[k][j];
adjvex[j] = k;
}
}
}
}
}
package 图的建立与实现;

public class TestGraph {

	public static void main(String[] args) {
MGraph G = new MGraph();
G.CreateMGraph();
System.out.println("深度优先遍历");
G.DFSTraverse();
System.out.println("广度优先遍历");
G.BFSTraverse();
System.out.println("Prim算法构造最小生成树");
G.MinSpanTree_Prim();
} }

图的建立(邻接矩阵)+深度优先遍历+广度优先遍历+Prim算法构造最小生成树(Java语言描述)的更多相关文章

  1. 图的理解:深度优先和广度优先遍历及其 Java 实现

    遍历 图的遍历,所谓遍历,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: 深度优先遍历 广度优先遍历 深度优先 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道 ...

  2. 存储结构与邻接矩阵,深度优先和广度优先遍历及Java实现

    如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有 ...

  3. 图的深度优先和广度优先遍历(图以邻接表表示,由C++面向对象实现)

    学习了图的深度优先和广度优先遍历,发现不管是教材还是网上,大都为C语言函数式实现,为了加深理解,我以C++面向对象的方式把图的深度优先和广度优先遍历重写了一遍. 废话不多说,直接上代码: #inclu ...

  4. JavaScript实现树深度优先和广度优先遍历搜索

    1.前置条件 我们提前构建一棵树,类型为 Tree ,其节点类型为 Note.这里我们不进行过多的实现,简单描述下 Note 的结构: class Node{ constructor(data){ t ...

  5. 图的深度优先遍历&广度优先遍历

    1.什么是图的搜索? 指从一个指定顶点可以到达哪些顶点   2.无向完全图和有向完全图 将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图(完全图就是任意两个顶点都存在边). 将具有n(n-1)条边的有 ...

  6. 数据结构5_java---二叉树,树的建立,树的先序、中序、后序遍历(递归和非递归算法),层次遍历(广度优先遍历),深度优先遍历,树的深度(递归算法)

    1.二叉树的建立 首先,定义数组存储树的data,然后使用list集合将所有的二叉树结点都包含进去,最后给每个父亲结点赋予左右孩子. 需要注意的是:最后一个父亲结点需要单独处理 public stat ...

  7. 深度优先遍历&广度优先遍历

    二叉树的前序遍历,中序遍历,后序遍历 树的遍历: 先根遍历--访问根结点,按照从左至右顺序先根遍历根结点的每一颗子树. 后根遍历--按照从左至右顺序后根遍历根结点的每一颗子树,访问根结点. 先根:AB ...

  8. tree的遍历--广度优先遍历

    一.二叉树demo var tree = { value: '一', left: { value: '二', left: { value: '四', right: { value: '六' } } } ...

  9. 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 ...

随机推荐

  1. 一站式学习Wireshark(七):Statistics统计工具功能详解与应用

    Wireshark一个强大的功能在于它的统计工具.使用Wireshark的时候,我们有各种类型的工具可供选择,从简单的如显示终端节点和会话到复杂的如Flow和IO图表.本文将介绍基本网络统计工具.包括 ...

  2. 统一建模语言 UML (2)

    UML的图 1.用例图(use case diagram) 用例图(Use Case Diagram)是被称为参与者(Actor)的外部用户所能观察到的系统功能的模型图 列出系统中的用例和参与者 显示 ...

  3. ZooKeeper源码分析:Quorum请求的整个流程(转)

    Quorum请求是转发给Leader处理,并且需要得一个Follower Quorum确认的请求.这些请求包括: 1)znode的写操作(OpCode.create,OpCode.delete,OpC ...

  4. Python RGB 和HSV颜色相互转换

    转自:http://outofmemory.cn/code-snippet/1002/Python-RGB-HSV-color-together-switch Python RGB 和HSV颜色相互转 ...

  5. if、for、while、do 等语句自占一行

    if.for.while.do 等语句自占一行,执行语句不得紧跟其后.不论 执行语句有多少都要加{}.这样可以防止书写失误. #include <iostream> /* run this ...

  6. (转)音频输出PCM与LPCM有什么不同

     多声道LPCM:无损音轨原始存在格式,概念上等效于wave文件,并不需要运算解码,可直接输入功放进行DA转换,光纤和同轴接口只能传输2声道LPCM,多声道LPCM需要HDMI接口传输.   PCM: ...

  7. Configurations of Vim/GVim of dsp

    Linux环境写到用户主目录下的.vimrc文件(没有则新建),Windows环境则为GVim安装目录下的_vimrc(没有则新建),内容如下: "分上下两屏 "sp " ...

  8. circRNA 序列提取中的难点

    在预测circRNA时,都是检测breakpoint 处的reads 数,最后给出的环状RNA的ID 都是诸如 chr14:106994222-107183708 这样的形式,给出了起始和终止位置: ...

  9. MyBatis-使用mybatis-generator-core.jar生成POJO和Mapper文件

    Demo: http://pan.baidu.com/s/1pLeyVv9 1.pom.xml <dependencies> <!-- 用于生成日志 --> <depen ...

  10. c++ _int64 转成string

    _i64toa(a,buffer,10); scanf("%I64d",&a);printf("%I64d",a); 就可以正确输入输出了.当使用uns ...