資料結構--圖的理解:深度優先和廣度優先遍歷及其 Java 實現
阿新 • • 發佈:2019-01-05
遍歷
圖的遍歷,所謂遍歷,即是對結點的訪問。一個圖有那麼多個結點,如何遍歷這些結點,需要特定策略,一般有兩種訪問策略:
- 深度優先遍歷
- 廣度優先遍歷
深度優先
深度優先遍歷,從初始訪問結點出發,我們知道初始訪問結點可能有多個鄰接結點,深度優先遍歷的策略就是首先訪問第一個鄰接結點,然後再以這個被訪問的鄰接結點作為初始結點,訪問它的第一個鄰接結點。總結起來可以這樣說:每次都在訪問完當前結點後首先訪問當前結點的第一個鄰接結點。
我們從這裡可以看到,這樣的訪問策略是優先往縱向挖掘深入,而不是對一個結點的所有鄰接結點進行橫向訪問。
具體演算法表述如下:
- 訪問初始結點v,並標記結點v為已訪問。
- 查詢結點v的第一個鄰接結點w。
- 若w存在,則繼續執行4,否則演算法結束。
- 若w未被訪問,對w進行深度優先遍歷遞迴(即把w當做另一個v,然後進行步驟123)。
- 查詢結點v的w鄰接結點的下一個鄰接結點,轉到步驟3。
例如下圖,其深度優先遍歷順序為 1->2->4->8->5->3->6->7
廣度優先
類似於一個分層搜尋的過程,廣度優先遍歷需要使用一個佇列以保持訪問過的結點的順序,以便按這個順序來訪問這些結點的鄰接結點。
具體演算法表述如下:
- 訪問初始結點v並標記結點v為已訪問。
- 結點v入佇列
- 當佇列非空時,繼續執行,否則演算法結束。
- 出佇列,取得隊頭結點u。
- 查詢結點u的第一個鄰接結點w。
- 若結點u的鄰接結點w不存在,則轉到步驟3;否則迴圈執行以下三個步驟:
1). 若結點w尚未被訪問,則訪問結點w並標記為已訪問。
2). 結點w入佇列
3). 查詢結點u的繼w鄰接結點後的下一個鄰接結點w,轉到步驟6。
如下圖,其廣度優先演算法的遍歷順序為:1->2->3->4->5->6->7->8
Java實現
前面一文《圖的理解:儲存結構與鄰接矩陣的Java實現》已經給出了鄰接矩陣圖模型類 AMWGraph.java
,在原先類的基礎上增加了兩個遍歷的函式,分別是 depthFirstSearch()
和 broadFirstSearch()
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
/**
* @description 鄰接矩陣模型類
* @author beanlam
* @time 2015.4.17
*/
public class AMWGraph {
private ArrayList vertexList;//儲存點的連結串列
private int[][] edges;//鄰接矩陣,用來儲存邊
private int numOfEdges;//邊的數目
public AMWGraph(int n) {
//初始化矩陣,一維陣列,和邊的數目
edges=new int[n][n];
vertexList=new ArrayList(n);
numOfEdges=0;
}
//得到結點的個數
public int getNumOfVertex() {
return vertexList.size();
}
//得到邊的數目
public int getNumOfEdges() {
return numOfEdges;
}
//返回結點i的資料
public Object getValueByIndex(int i) {
return vertexList.get(i);
}
//返回v1,v2的權值
public int getWeight(int v1,int v2) {
return edges[v1][v2];
}
//插入結點
public void insertVertex(Object vertex) {
vertexList.add(vertexList.size(),vertex);
}
//插入結點
public void insertEdge(int v1,int v2,int weight) {
edges[v1][v2]=weight;
numOfEdges++;
}
//刪除結點
public void deleteEdge(int v1,int v2) {
edges[v1][v2]=0;
numOfEdges--;
}
//得到第一個鄰接結點的下標
public int getFirstNeighbor(int index) {
for(int j=0;j<vertexList.size();j++) {
if (edges[index][j]>0) {
return j;
}
}
return -1;
}
//根據前一個鄰接結點的下標來取得下一個鄰接結點
public int getNextNeighbor(int v1,int v2) {
for (int j=v2+1;j<vertexList.size();j++) {
if (edges[v1][j]>0) {
return j;
}
}
return -1;
}
//私有函式,深度優先遍歷
private void depthFirstSearch(boolean[] isVisited,int i) {
//首先訪問該結點,在控制檯打印出來
System.out.print(getValueByIndex(i)+" ");
//置該結點為已訪問
isVisited[i]=true;
int w=getFirstNeighbor(i);//
while (w!=-1) {
if (!isVisited[w]) {
depthFirstSearch(isVisited,w);
}
w=getNextNeighbor(i, w);
}
}
//對外公開函式,深度優先遍歷,與其同名私有函式屬於方法過載
public void depthFirstSearch() {
boolean[] isVisited=new boolean[getNumOfVertex()];
//記錄結點是否已經被訪問的陣列
for (int i=0;i<getNumOfVertex();i++) {
isVisited[i]=false;//把所有節點設定為未訪問
}
for(int i=0;i<getNumOfVertex();i++) {
//因為對於非連通圖來說,並不是通過一個結點就一定可以遍歷所有結點的。
if (!isVisited[i]) {
depthFirstSearch(isVisited,i);
}
}
}
//私有函式,廣度優先遍歷
private void broadFirstSearch(boolean[] isVisited,int i) {
int u,w;
LinkedList queue=new LinkedList();
//訪問結點i
System.out.print(getValueByIndex(i)+" ");
isVisited[i]=true;
//結點入佇列
queue.addlast(i);
while (!queue.isEmpty()) {
u=((Integer)queue.removeFirst()).intValue();
w=getFirstNeighbor(u);
while(w!=-1) {
if(!isVisited[w]) {
//訪問該結點
System.out.print(getValueByIndex(w)+" ");
//標記已被訪問
isVisited[w]=true;
//入佇列
queue.addLast(w);
}
//尋找下一個鄰接結點
w=getNextNeighbor(u, w);
}
}
}
//對外公開函式,廣度優先遍歷
public void broadFirstSearch() {
boolean[] isVisited=new boolean[getNumOfVertex()];
for (int i=0;i<getNumOfVertex();i++) {
isVisited[i]=false;
}
for(int i=0;i<getNumOfVertex();i++) {
if(!isVisited[i]) {
broadFirstSearch(isVisited, i);
}
}
}
}
上面的public宣告的depthFirstSearch()和broadFirstSearch()函式,是為了應對當該圖是非連通圖的情況,如果是非連通圖,那麼只通過一個結點是無法完全遍歷所有結點的。
下面根據上面用來舉例的圖來構造測試類:
public class TestSearch {
public static void main(String args[]) {
int n=8,e=9;//分別代表結點個數和邊的數目
String labels[]={"1","2","3","4","5","6","7","8"};//結點的標識
AMWGraph graph=new AMWGraph(n);
for(String label:labels) {
graph.insertVertex(label);//插入結點
}
//插入九條邊
graph.insertEdge(0, 1, 1);
graph.insertEdge(0, 2, 1);
graph.insertEdge(1, 3, 1);
graph.insertEdge(1, 4, 1);
graph.insertEdge(3, 7, 1);
graph.insertEdge(4, 7, 1);
graph.insertEdge(2, 5, 1);
graph.insertEdge(2, 6, 1);
graph.insertEdge(5, 6, 1);
graph.insertEdge(1, 0, 1);
graph.insertEdge(2, 0, 1);
graph.insertEdge(3, 1, 1);
graph.insertEdge(4, 1, 1);
graph.insertEdge(7, 3, 1);
graph.insertEdge(7, 4, 1);
graph.insertEdge(4, 2, 1);
graph.insertEdge(5, 2, 1);
graph.insertEdge(6, 5, 1);
System.out.println("深度優先搜尋序列為:");
graph.depthFirstSearch();
System.out.println();
System.out.println("廣度優先搜尋序列為:");
graph.broadFirstSearch();
}
}
執行後控制檯輸出如下