java计算图两点之间的所有路径
作者:xqhadoop
本文实例为大家分享了java计算图两点之间的所有路径的具体代码,供大家参考,具体内容如下
1.给定图如下:
2.求0到3之间可达的所有路径
这里问题就是关于搜索遍历的问题,但其中需要注意到不能产生回路或环.
算法描述如下:
top_node:当前栈顶元素
adjvex_node;当前top_node已经访问的邻接点
next_node:即将访问的元素(top_node的第adjvex_node个邻接点所对应的元素)
找出所有路径采用的是遍历的方法,以“深度优先”算法为基础。从源点出发,先到源点的第一个邻接点N00,再到N00的第一个邻接点N10,再到N10的第一个邻接点N20...当遍历到目标点时表明找到一条路径。
上述代码的核心数据结构为一个栈,主要步骤:
①源点先入栈,并进行标记
②获取栈顶元素top_node,如果栈顶为终点时,即找到一条路径,栈顶元素top_node出栈,此时adjvex_node=top_node,新的栈顶元素为top_node,否则执行③
③从top_node的所有邻接点中,从adjvex_node为起点,选取下一个邻接点next_node;如果该元素非空,则入栈,使得adjvex_node=-1,(adjvex_node=-1代表top_node的邻接点一个还没有访问)做入栈标记。否则代表没有后续节点了,此时必须出栈栈顶元素,并置adjvex_node为该栈顶元素,并做出栈标记。
④为避免回路,已入栈元素要记录,选取新入栈顶点时应跳过已入栈的顶点,当栈为空时,遍历完成
3.java代码实现
1)图结构
点表
public class Vertex { //存放点信息 public int data; //与该点邻接的第一个边节点 public Edge firstEdge; }
边表(代表与点相连的点的集合)
//边节点 public class Edge { //对应的点下表 public int vertexId; //边的权重 public int weight; //下一个边节点 public Edge next; //getter and setter自行补充 }
2).算法实现
import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Stack; public class graph { public Vertex[] vertexList; //存放点的集合 public graph(int vertexNum){ this.vertexNum=vertexNum; vertexList=new Vertex[vertexNum]; } //点个数 public int vertexNum; //边个数 public int edgeLength; public void initVertext(int datas[]){ for(int i=0;i<vertexNum;i++){ Vertex vertext=new Vertex(); vertext.data=datas[i]; vertext.firstEdge=null; vertexList[i]=vertext; //System.out.println("i"+vertexList[i]); } isVisited=new boolean[vertexNum]; for(int i=0;i<isVisited.length;i++){ isVisited[i]=false; } } //针对x节点添加边节点y public void addEdge(int x,int y,int weight){ Edge edge=new Edge(); edge.setVertexId(y); edge.setWeight(weight); //第一个边节点 System.out.println(vertexList.length); if(null==vertexList[x].firstEdge){ vertexList[x].firstEdge=edge; edge.setNext(null); } //不是第一个边节点,则采用头插法 else{ edge.next=vertexList[x].firstEdge; vertexList[x].firstEdge=edge; } } //得到x的邻接点为y的后一个邻接点位置,为-1说明没有找到 public int getNextNode(int x,int y){ int next_node=-1; Edge edge=vertexList[x].firstEdge; if(null!=edge&&y==-1){ int n=edge.vertexId; //元素还不在stack中 if(!states.get(n)) return n; return -1; } while(null!=edge){ //节点未访问 if(edge.vertexId==y){ if(null!=edge.next){ next_node=edge.next.vertexId; if(!states.get(next_node)) return next_node; } else return -1; } edge=edge.next; } return -1; } //代表某节点是否在stack中,避免产生回路 public Map<Integer,Boolean> states=new HashMap(); //存放放入stack中的节点 public Stack<Integer> stack=new Stack(); //输出2个节点之间的输出路径 public void visit(int x,int y){ //初始化所有节点在stack中的情况 for(int i=0;i<vertexNum;i++){ states.put(i,false); } //stack top元素 int top_node; //存放当前top元素已经访问过的邻接点,若不存在则置-1,此时代表访问该top元素的第一个邻接点 int adjvex_node=-1; int next_node; stack.add(x); states.put(x,true); while(!stack.isEmpty()){ top_node=stack.peek(); //找到需要访问的节点 if(top_node==y){ //打印该路径 printPath(); adjvex_node=stack.pop(); states.put(adjvex_node,false); } else{ //访问top_node的第advex_node个邻接点 next_node=getNextNode(top_node,adjvex_node); if(next_node!=-1){ stack.push(next_node); //置当前节点访问状态为已在stack中 states.put(next_node,true); //临接点重置 adjvex_node=-1; } //不存在临接点,将stack top元素退出 else{ //当前已经访问过了top_node的第adjvex_node邻接点 adjvex_node=stack.pop(); //不在stack中 states.put(adjvex_node,false); } } } } //打印stack中信息,即路径信息 public void printPath(){ StringBuilder sb=new StringBuilder(); for(Integer i :stack){ sb.append(i+"->"); } sb.delete(sb.length()-2,sb.length()); System.out.println(sb.toString()); } public static void main(String[]args){ graph g=new graph(5); g.initVertext(new int[]{1,2,3,4,4}); //System.out.println(g.vertexList[0]); g.addEdge(0,1,1); g.addEdge(0,2,3); g.addEdge(0,3,4); g.addEdge(1,2,1); g.addEdge(2,0,1); g.addEdge(2,3,1); g.addEdge(1,3,2); g.visit(0,3); } }
执行结果如下:
0->3
0->2->3
0->1->2->3
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。