图算法查找两个任意顶点之间的所有连接
我正在尝试确定最佳的时间效率算法来完成下面描述的任务。
我有一套记录。对于这组记录,我具有连接数据,该数据指示该组记录中的记录对如何相互连接。这基本上表示一个无向图,其中记录是顶点,而连接数据是边。
集合中的所有记录都具有连接信息(即不存在孤立记录;集合中的每个记录都连接到集合中的一个或多个其他记录)。
我想从集合中选择任意两个记录,并能够显示所选记录之间的所有简单路径。“简单路径”是指在路径中没有重复记录的路径(即仅有限路径)。
注意:所选的两个记录将始终是不同的(即开始和结束顶点永远不会相同;没有周期)。
例如:
如果我有以下记录: A,B,C,D,E
并且以下表示连接:
(A,B),(A,C),(B,A),(B,D),(B,E),(B,F),(C,A),(C,E),
(C,F),(D,B),(E,C),(E,F),(F,B),(F,C),(F,E)
[其中(A,B)表示记录A连接到记录B]
如果我选择B作为我的开始记录,选择E作为我的结束记录,则我想找到所有通过记录连接将记录B连接到记录E的简单路径。
将B连接到E的所有路径: B→E
B-> F-> E
B-> F-> C-> E
B-> A-> C-> E
B-> A-> C-> F-> E
这是一个例子,实际上我可能有包含数十万条记录的集合。
回答:
似乎可以通过对图形进行深度优先搜索来完成。
该算法应该非常快,并且可以扩展到大型图形(图形数据结构稀疏,因此仅使用所需的内存)。
我注意到您在上面指定的图形只有一个方向(B,E)的边。这是错字还是真的有向图?此解决方案不管如何。抱歉,我无法使用C语言完成此操作,在该领域我有点虚弱。我希望您将能够翻译此Java代码而没有太多麻烦。
import java.util.HashMap;import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class Graph {
private Map<String, LinkedHashSet<String>> map = new HashMap();
public void addEdge(String node1, String node2) {
LinkedHashSet<String> adjacent = map.get(node1);
if(adjacent==null) {
adjacent = new LinkedHashSet();
map.put(node1, adjacent);
}
adjacent.add(node2);
}
public void addTwoWayVertex(String node1, String node2) {
addEdge(node1, node2);
addEdge(node2, node1);
}
public boolean isConnected(String node1, String node2) {
Set adjacent = map.get(node1);
if(adjacent==null) {
return false;
}
return adjacent.contains(node2);
}
public LinkedList<String> adjacentNodes(String last) {
LinkedHashSet<String> adjacent = map.get(last);
if(adjacent==null) {
return new LinkedList();
}
return new LinkedList<String>(adjacent);
}
}
import java.util.LinkedList;public class Search {
private static final String START = "B";
private static final String END = "E";
public static void main(String[] args) {
// this graph is directional
Graph graph = new Graph();
graph.addEdge("A", "B");
graph.addEdge("A", "C");
graph.addEdge("B", "A");
graph.addEdge("B", "D");
graph.addEdge("B", "E"); // this is the only one-way connection
graph.addEdge("B", "F");
graph.addEdge("C", "A");
graph.addEdge("C", "E");
graph.addEdge("C", "F");
graph.addEdge("D", "B");
graph.addEdge("E", "C");
graph.addEdge("E", "F");
graph.addEdge("F", "B");
graph.addEdge("F", "C");
graph.addEdge("F", "E");
LinkedList<String> visited = new LinkedList();
visited.add(START);
new Search().depthFirst(graph, visited);
}
private void depthFirst(Graph graph, LinkedList<String> visited) {
LinkedList<String> nodes = graph.adjacentNodes(visited.getLast());
// examine adjacent nodes
for (String node : nodes) {
if (visited.contains(node)) {
continue;
}
if (node.equals(END)) {
visited.add(node);
printPath(visited);
visited.removeLast();
break;
}
}
for (String node : nodes) {
if (visited.contains(node) || node.equals(END)) {
continue;
}
visited.addLast(node);
depthFirst(graph, visited);
visited.removeLast();
}
}
private void printPath(LinkedList<String> visited) {
for (String node : visited) {
System.out.print(node);
System.out.print(" ");
}
System.out.println();
}
}
程序输出:
B E B A C E
B A C F E
B F E
B F C E
以上是 图算法查找两个任意顶点之间的所有连接 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/432442.html