BFS和DFS的java實現
阿新 • • 發佈:2019-01-31
<pre name="code" class="java"> import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; /*廣度遍歷是遍歷到某個頂點,然後訪問其連線點a,b;接著訪問a的連線表, 很自然的,這種資料結構就是HashMap,以頂點為key,儲存每個頂點的連線表 */ public class BFS { static int count=0; /* * HashMap<Character,LinkedList<Character>> graph 這個HashMap是用於存放圖中每個node的鄰接表 * 表示此對映所維護的鍵的型別為Character,此對映值的型別為LinkedList<Character> graph * 表示將對映關係存放在graph此對映中 * * LinkedList<Character> 表示在此Collection中保持元素型別為Character * * HashMap<Character,Integer> dist 這個HashMap 是用於存放每個node與距離頂點s的距離的對映關係 * 表示此對映所維護的鍵的型別為Character 此對映所維護的值的型別為Integer,dist表示將對映關係存放到dist此對映中 */ private void bfs(HashMap<Character, LinkedList<Character>> graph, HashMap<Character, Integer> dist, char start) { // Queue<Character> 表示在此Collection中所儲存的元素的型別為Character Queue<Character> q = new LinkedList<Character>(); q.add(start);// 將指定元素s插入佇列,成功時返回true,如果沒有可用空間,則返回illegalStateException //put(start,0) start為指定值將要關聯的鍵,0為指定值將要關聯的值, 如果start與0的對映關係已存在,則返回並替換舊值0 //如果 start與0的對映關係不存在,則返回null dist.put(start, 0); int i = 0; while (!q.isEmpty())// { char top = q.poll();// 獲取並移除佇列的頭,返回佇列的頭,如果佇列為空,返回null i++; // dist.get(top) 返回指定鍵top所對映的值 System.out.println("The " + i + "th element:" + top+ " Distance from s is:" + dist.get(top)); int d = dist.get(top) + 1;// 得出其周邊還未被訪問的節點的距離 /* * graph.get(top)如果此對映包含一個滿足 (key==null ? k==null : key.equals(k)) * 的從 k 鍵到 v 值的對映關係,則此方法返回 v;否則返回 null。(最多隻能有一個這樣的對映關係。) * for(元素變數:元素集合),如果元素集合中所有元素都已遍歷過,則結束此迴圈, 否則執行for迴圈裡的程式塊 */ for (Character c : graph.get(top)) { // containskey(key) 如果此對映包含對於指定鍵key的對映關係,則返回true if (!dist.containsKey(c))// 如果dist中還沒有該元素說明還沒有被訪問 { //關聯指定鍵c與指定值d,如果關聯關係已存在,則替換舊值d,返回舊值d, 如果無對映關係,則返回null dist.put(c, d); q.add(c); // 將指定元素c插入佇列,成功時返回true,如果沒有可用空間,則返回illegalStateException } } } } private static void dfs(HashMap<Character , LinkedList<Character>> graph,HashMap<Character, Boolean> visited) { visit(graph, visited, 's'); } private static void visit(HashMap<Character , LinkedList<Character>> graph,HashMap<Character, Boolean> visited,char start) { if (!visited.containsKey(start)) { count++; System.out.println("The time into element " + start + ":" + count);// 記錄進入該節點的時間 visited.put(start, true); for (Character c : graph.get(start)) { if (!visited.containsKey(c)) { visit(graph, visited, c);// 遞迴訪問其鄰近節點 } } count++; System.out.println("The time out element " + start + ":" + count);// 記錄離開該節點的時間 } } public static void main(String args[]) { BFS bb = new BFS(); // s頂點的鄰接表 LinkedList<Character> list_s = new LinkedList<Character>(); list_s.add('w'); list_s.add('r'); LinkedList<Character> list_w = new LinkedList<Character>(); list_w.add('s'); list_w.add('x'); list_w.add('i'); LinkedList<Character> list_r = new LinkedList<Character>(); list_r.add('s'); list_r.add('v'); LinkedList<Character> list_x = new LinkedList<Character>(); list_x.add('w'); list_x.add('y'); list_x.add('u'); LinkedList<Character> list_v = new LinkedList<Character>(); list_v.add('r'); LinkedList<Character> list_i = new LinkedList<Character>(); list_i.add('w'); LinkedList<Character> list_u = new LinkedList<Character>(); list_u.add('x'); LinkedList<Character> list_y = new LinkedList<Character>(); list_y.add('x'); HashMap<Character, LinkedList<Character>> graph = new HashMap<Character, LinkedList<Character>>(); graph.put('s', list_s); graph.put('w', list_w); graph.put('r', list_r); graph.put('x', list_x); graph.put('v', list_v); graph.put('i', list_i); graph.put('y', list_y); graph.put('u', list_u); System.out.println("BFS starts:"); HashMap<Character, Integer> dist = new HashMap<Character, Integer>(); char start = 's'; bb.bfs(graph, dist, start); System.out.println("DFS starts:"); HashMap<Character, Boolean> visited=new HashMap<Character, Boolean>(); bb.dfs(graph, visited); } }