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      Java数据结构《队列和邻接矩阵实现图的广度优先搜索》

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      Java数据结构《队列和邻接矩阵实现图的广度优先搜索》

      2025-04-18 07:11:40 阅读次数:10

      样例,结点,访问,输入,遍历,顶点

      一、前言:

        这是怀化学院的:Java数据结构中的一道难度偏难的一道编程题,后面其他编程题只要我写完,并成功实现,会陆续更新,不是标准答案,是博主自己研究的写法。(这一个题书上也有现成的代码,重要的是理解它的算法原理!)

      二、题目如下:(注意:题目有一个要求(难点之一):若一个顶点有两个邻接顶点,那么下一个访问顶点的顺序要按照:A -> Z 的字典顺序访问!)

      (第 2 题) 图的广度优先搜索(难度系数100)

      图的广度优先搜索
      描述:
      图的广度优先搜索类似于树的按层次遍历,即从某个结点开始,先访问该结点,然后访问该结点的所有邻接点,再依次访问各邻接点的邻接点。如此进行下去,直到所有的结点都访问为止。在该题中,假定所有的结点以“A”--“Z”中的若干字符表示,
      且要求结点的访问顺序要求根据由“A”至“Z”的字典顺序进行访问。例如有如下图:

      Java数据结构《队列和邻接矩阵实现图的广度优先搜索》(难度系数100)

      如果要求从H开始进行广度优先搜索,则搜索结果为:H->A->E->K->U.
      输入:
      输入只包含一个测试用例,第一行为一个自然数n,表示顶点的个数,第二行为n个大写字母构成的字符串,表示顶点,接下来是为一个n*n大小的矩阵,表示图的邻接关系。数字为0表示不邻接,否则为相应的边的长度。
      最后一行为一个字符,表示要求进行广度优先搜索的起始顶点。
      输出:
      用一行输出广度优先搜索结果,起始点为给定的顶点,各顶点之间用一个空格隔开。要求同一顶点的邻接点的访问顺序按“A”---“Z”的字典顺序。
      样例输入:
      5
      HUEAK
      0 0 2 3 0
      0 0 0 7 4
      2 0 0 0 0
      3 7 0 0 1
      0 4 0 1 0
      H
      样例输出:
      H A E K U

      三、代码实现:(代码的做题原理全部在代码注释中,若还有疑问也可以翻书) 

      补充:这里我用到的就是队列去实现广度优先算法,因为队列先进先出,先进队列的先访问,然后再相邻的顶点后进去后访问,依次下来就实现成功!

      (1)我创建了最基本的图类,里面有它的很多成员变量与成员的操作方法。(所以代码会很长,但是解释了基本原理。实际上的图的广度优先遍历算法就只有一个方法在里面)

      package com.fs.graph;
      
      import java.util.ArrayList;
      import java.util.Collections;   //用到工具类Collections
      import java.util.LinkedList;   //要用到LinkedListed是实现类
      import java.util.Queue;   //要用到队列接口,导包
      
      public class Graph_01 {
          //为了安全性,全部用private修饰封装,要使用或者赋值只能使用构造方法或者getter、setter方法
          private ArrayList<String> arrayList;  //这里我用这个ArrayList集合来代替数组去存储输入的每个顶点,并设置集合里面存储的元素是String类型的
          private int[][] matrix;  //这个二维数组:用来存储输入的矩阵,表示各个顶点相邻边的关系
          private int vertex;  //用来表示顶点的实际个数
          private int maxVertex;  //用来表示顶点的最大数量
          private boolean[] visit;  //用来判断每个顶点是否被访问过
          public Graph_01(int vertex){
              this.maxVertex=10;  //默认设置最大顶点个数为10
              this.arrayList = new ArrayList<>();
              this.vertex=vertex;
          }
          public ArrayList<String> getArrayList() {
              return arrayList;
          }
          //定位顶点的位置
          public int indexOfVex(String v){
              for(int i=0;i<vertex;i++){
                  if(arrayList.get(i).equals(v)){
                      return i;  //找到该顶点在集合中的位置
                  }
              }
              return -1;  //否则返回-1,表示没找到该顶点
          }
          //传入包含所有顶点的字符串
          public void insertVer(String vertex01) throws VertexException{
              if(vertex01.length()>maxVertex){
                  throw new VertexException ("超出最大顶点数!");
              }
              //存入顶点
              for(int i=0;i<vertex;i++){
                  String str = vertex01.charAt(i)+"";
                  arrayList.add(str);
              }
          }
          //存入顶点间边的邻接关系矩阵
          public void addEdge(int [][] matrix01){
              this.matrix=matrix01;
          }
          //实现图的广度优先搜索算法
          public String broadFirstSearch(int v) throws VertexException{
              if(v<0||v>maxVertex){
                  //如果这个顶点不在集合中,抛出异常
                  throw new VertexException("该顶点不存在!");
              }
              visit = new boolean[vertex];  //初始化:判断顶点是否被访问数组
              StringBuilder sb = new StringBuilder();  //用这个方便字符串的添加和删除,因为不会产生多余的对象,造成内存浪费,还有这个没有实现线程安全功能,效率更高
              //队列接口是继承Collection接口,它的实现类就有:LinkedList类
              Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();  //说明里面操作时的元素类型是整型的
              queue.offer(v);  //先把第一个访问的顶点进入队列中
              visit[v]=true;  //并标记该顶点的访问状态为:true,表示访问过
              //只要队列没空就是所有的顶点还未访问完
              while(!queue.isEmpty()){  //判断队列是否为空
                  v=queue.poll();  //进队列后登记完访问状态然后出队列
                  sb.append(arrayList.get(v)+" ");  //将遍历完的顶点加入字符串缓冲区
                  ArrayList<String> arrayList01= new ArrayList<>();
                  for(int i=vertex-1;i>=0;i--) {
                      //邻接关系矩阵某一行中只要有不为0的值,那就是属于v顶点的这一行,还有另外有顶点与它有关系
                      //而且要没被访问过,或者不是大于整型的最大值(表示无穷:无边的关系)
                      if ((matrix[v][i] != 0) && (!visit[i]) && (matrix[v][i] != Integer.MAX_VALUE)) {
                          arrayList01.add(arrayList.get(i));  //将所有满足有关系的顶点全部放在一个集合里.为了满足题目要按照字典顺序访问才这么写的
                      }
                  }
                  //先把某个顶点所有的邻接顶点按照字典顺序排好序
                  Collections.sort(arrayList01);
                  //为了满足条件:就需要字典顺序在前的顶点先入队列,先出队先被访问。而字典顺序在后的顶点后入队列,后出队列后被访问(这样就实现了题目要求)
                  for(int j=0;j<arrayList01.size();j++){
                      //先从字典排序在前的顶点开始操作
                      String str=arrayList01.get(j);  //获取该顶点
                      int index=indexOfVex(str);  //再找到该顶点在之前顶点集合的位置
                      queue.offer(index);  //最后把该顶点的入队
                      visit[indexOfVex(str)]=true;   //并设置已经访问过
                  }
              }
              //用问号表达式,如果满足前面的就输出问号后面的,否则就是输出null
              return sb.length()>0?sb.substring(0,sb.length()):null;  //用这个substring()方法,可以将StingBuilder里的字符串缓冲区里的字符串转换成String类型的
          }
      }
      //自定义异常类(考试可以不写,没做要求)
      class VertexException extends Exception{
          public VertexException(){
              super();
          }
          public VertexException(String message){
              super(message);
          }
      }

      (2)根据题目要求输入创建了测试类:

      package com.fs.graph;
      
      import java.util.Scanner;
      
      public class Test_Graph_01 {
              public static void main(String[] args) {
                  Scanner sc =new Scanner(System.in);
                  int n= sc.nextInt();  //代表顶点个数
                  String vertex = sc.next();  //代表的所有顶点的字符串
                  Graph_01 graph = new Graph_01(n);
                  try {
                      graph.insertVer(vertex);  //输入由各个顶点构成的字符串
                  }catch (VertexException e){
                      e.printStackTrace();
                      return;
                  }
                  int [][] matrix01 = new int[n][n];
                  for(int i=0;i<n;i++){
                      for(int j=0;j<n;j++){
                          matrix01[i][j]=sc.nextInt();
                      }
                  }
                  graph.addEdge(matrix01);  //传入邻接关系矩阵
                  String v = sc.next();  //传入从某一个指定的顶点去遍历图
                  try{
                      String path = graph.broadFirstSearch(graph.indexOfVex(v));  //先传入起始遍历顶点,再定位其位置,最后调用广度优先算法
                      System.out.print(path);  //输出最终遍历结果
                  }catch (VertexException e){
                      e.printStackTrace();
                  }
              }
      }

      四、不同情况的代码测试运行结果:

      <1>首先是题目中的测试输入样例:(最好手打输入测试,直接复制可能格式问题导致报错!)

      Java数据结构《队列和邻接矩阵实现图的广度优先搜索》(难度系数100)

       <2>自己测试的输入样例: (测试7个顶点!)

      1.图展示:(手写比较随意,字有点丑哈哈!)

      Java数据结构《队列和邻接矩阵实现图的广度优先搜索》(难度系数100)

      2.也就是测试输入样例为: 

      (1.)从H顶点开始遍历图:(提示最好不要直接复制我的输入样例,最好用手跟着打。因为复制完格式有点问题,就会报错)

      7
      HAEBKUD
      0 3 2 1 0 0 0 
      3 0 0 0 1 7 0
      2 0 0 0 0 0 0
      1 0 0 0 0 0 1
      0 1 0 0 0 4 0
      0 7 0 0 4 0 0
      0 0 0 1 0 0 0
      H

      代码运行后输出的遍历结果:

      Java数据结构《队列和邻接矩阵实现图的广度优先搜索》(难度系数100)

      (2.)从D顶点开始遍历图:(提示最好不要直接复制我的输入样例,最好用手跟着打。因为复制完格式有点问题,就会报错) 

      7
      HAEBKUD
      0 3 2 1 0 0 0 
      3 0 0 0 1 7 0
      2 0 0 0 0 0 0
      1 0 0 0 0 0 1
      0 1 0 0 0 4 0
      0 7 0 0 4 0 0
      0 0 0 1 0 0 0
      D

      代码运行后输出的遍历结果:

      Java数据结构《队列和邻接矩阵实现图的广度优先搜索》(难度系数100)

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/m0_74363339/article/details/134739373,作者:岁岁岁平安,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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