【圖數據結構的遍歷】java實現廣度優先和深度優先遍歷

寬度優先搜索(BFS）遍歷圖需要使用隊列queue數據結構； 深度優先搜索(DFS, Depth First Search)的實現
需要使用到棧stack數據結構。

java中雖然有Queue接口，單java并沒有給出具體的隊列實現類，而Java中讓LinkedList類實現了Queue接口，所以使用隊列的時候，一般采用LinkedList。因為LinkedList是雙向鏈表，可以很方便的實現隊列的所有功能。
java中定義隊列 一般這樣定義： Queue queue = new LinkedList();

java中的棧由java.util.Stack類實現，是一個后進先出（last in first out，LIFO）的堆棧，在Vector類的基礎上擴展5個方法而來。

E push(E item) 把項壓入堆棧頂部。 E pop() 移除堆棧頂部的對象，并作為此函數的值返回該對象。 E peek() 查看堆棧頂部的對象，但不從堆棧中移除它。 boolean empty() 測試堆棧是否為空。 int search(Object o) 返回對象在堆棧中的位置，以 1 為基數。

BFS和DFS遍歷代碼實現如下：

import java.util.*;/*** 使用java實現圖的圖的廣度優先 和深度優先遍歷算法。*/ public class GraphLoopTest {private Map<String, List<String>> graph = new HashMap<String, List<String>>();/*** 初始化圖數據：使用鄰居表來表示圖數據。*/public void initGraphData() { // 圖結構如下 // 1 // / \ // 2 3 // / \ / \ // 4 5 6 7 // \ | / \ / // 8 9graph.put("1", Arrays.asList("2", "3"));graph.put("2", Arrays.asList("1", "4", "5"));graph.put("3", Arrays.asList("1", "6", "7"));graph.put("4", Arrays.asList("2", "8"));graph.put("5", Arrays.asList("2", "8"));graph.put("6", Arrays.asList("3", "8", "9"));graph.put("7", Arrays.asList("3", "9"));graph.put("8", Arrays.asList("4", "5", "6"));graph.put("9", Arrays.asList("6", "7"));}/*** 寬度優先搜索(BFS, Breadth First Search)* BFS使用隊列(queue)來實施算法過程*/private Queue<String> queue = new LinkedList<String>();private Map<String, Boolean> status = new HashMap<String, Boolean>();/*** 開始點** @param startPoint*/public void BFSSearch(String startPoint) {//1.把起始點放入queue；queue.add(startPoint);status.put(startPoint, false);bfsLoop();}private void bfsLoop() {// 1) 從queue中取出隊列頭的點；更新狀態為已經遍歷。String currentQueueHeader = queue.poll(); //出隊status.put(currentQueueHeader, true);System.out.println(currentQueueHeader);// 2) 找出與此點鄰接的且尚未遍歷的點，進行標記，然后全部放入queue中。List<String> neighborPoints = graph.get(currentQueueHeader);for (String poinit : neighborPoints) {if (!status.getOrDefault(poinit, false)) { //未被遍歷if (queue.contains(poinit)) continue;queue.add(poinit);status.put(poinit, false);}}if (!queue.isEmpty()) { //如果隊列不為空繼續遍歷bfsLoop();}}/*** 深度優先搜索(DFS, Depth First Search)* DFS使用隊列(queue)來實施算法過程* stack具有后進先出LIFO(Last Input First Output)的特性，DFS的操作步驟如下：*/ // 1、把起始點放入stack； // 2、重復下述3步驟，直到stack為空為止： // 從stack中訪問棧頂的點； // 找出與此點鄰接的且尚未遍歷的點，進行標記，然后全部放入stack中； // 如果此點沒有尚未遍歷的鄰接點，則將此點從stack中彈出。private Stack<String> stack = new Stack<String>();public void DFSSearch(String startPoint) {stack.push(startPoint);status.put(startPoint, true);dfsLoop();}private void dfsLoop() {if(stack.empty()){return;}//查看棧頂元素，但并不出棧String stackTopPoint = stack.peek();// 2) 找出與此點鄰接的且尚未遍歷的點，進行標記，然后全部放入queue中。List<String> neighborPoints = graph.get(stackTopPoint);for (String point : neighborPoints) {if (!status.getOrDefault(point, false)) { //未被遍歷stack.push(point);status.put(point, true);dfsLoop();}}String popPoint = stack.pop();System.out.println(popPoint);}public static void main(String[] args) {GraphLoopTest test = new GraphLoopTest();test.initGraphData(); // test.BFSSearch("1");test.DFSSearch("1");} }

轉載于:https://www.cnblogs.com/honeybee/p/8557159.html

總結

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