java计算图两点之间的所有路径
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
以上是 java计算图两点之间的所有路径 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/339541.html