无向图的广度优先遍历和深度优先遍历（简易实现）

图的遍历就是从图中某个顶点出发，按某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次。
图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础，也可以用作网页的爬虫技术，

深度优先遍历（depth-first search）：类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广，从一个图节点去访问它的邻接节点，

　　　　　　　　　　　　　　　　　知道没有邻接节点后再回溯，然后继续向下访问（一般用栈的方式来实现）
广度优先遍历（breadth-first search）：遍历类似于树的层次遍历，它是树的按层遍历的推广（一般用队列的方式实现）

 

在这个例子中，深度优先遍历是最右边的节点优先访问

 

package graph;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;


public class Graph {
    //声明一个map集合用来存放图的结构
    private Map<String, List<String>> graphMap=new HashMap<String, List<String>>();
    //建立无向图的模型
    //  图结构如下
    //         1
    //      /   \
    //     2     3
    //    / \   / \
    //    4  5  6  7
    //     \ | / \ /
    //       8    9
    public void  initGraph() {
        /**
         * 初始化图结构，将每个图节点为key,它的相邻节点以list为value的形式存放到map中
         */
        graphMap.put("1",Arrays.asList("2","3"));
        graphMap.put("2",Arrays.asList("1","4","5"));
        graphMap.put("3",Arrays.asList("1","6","7"));
        graphMap.put("4",Arrays.asList("2","8"));
        graphMap.put("5",Arrays.asList("2","8"));
        graphMap.put("6",Arrays.asList("3","8","9"));
        graphMap.put("7",Arrays.asList("3","9"));
        graphMap.put("8",Arrays.asList("4","5","6"));
        graphMap.put("9",Arrays.asList("6","7"));
    }
    //用来记录节点是否被访问过
    private Map<String, Boolean> status=new HashMap<String,Boolean>();
    //创建一个队列用来进行宽度优先遍历
    private Queue<String> queue =new LinkedList<String>();
    public void BreadthFS(String startPoint) {
        //将图的起始点入队
        queue.offer(startPoint);
        status.put(startPoint, true);
        while(!queue.isEmpty()) {
            //将队首的元素出队
            String tempPoint =queue.poll();
            System.out.print(tempPoint+"-");
            //遍历之后的节点，将其状态改为false
            status.put(tempPoint, false);
            //遍历该节点邻接的节点
            for (String point : graphMap.get(tempPoint)) {
                //如果该节点被访问过，则不入队
                //getOrDefault:当集合中不存在该key，或者该key的值为null时则默认值为true
                if(status.getOrDefault(point, true)){
                    //如果队列中已经存在了该节点，则不再次入队
                    if(!queue.contains(point)) {
                        queue.offer(point);
                    }
                }
            }
        }
    }
    public void depthFS(String startPoint) {
        //建立一个栈用来进行深度优先遍历
        Stack<String> stack=new Stack<String>();
        //用来记录栈中元素的状态
        Map<String, Boolean> status=new HashMap<String,Boolean>();
        //将起始的点入栈
        stack.push(startPoint);
        while (!stack.isEmpty()) {
            //-----------显示栈内的数据情况----------------
            System.out.print("\t");
                for (String string : stack) {
                    System.out.print(string);
                    if(!string.equals(stack.lastElement())){
                        System.out.print("->");
                    }
                }
                System.out.println();
            //---------------------------
                String tempPoint =stack.pop();//出栈
            
            //出栈后的元素标记为已遍历(false)
            status.put(tempPoint, false);
            //打印出栈顺序
            System.out.print(tempPoint);
            for (String point : graphMap.get(tempPoint)) {
                //getOrDefault:当集合中不存在该key，或者该key的值为null时则默认值为true
                if(status.getOrDefault(point, true)) {
                    //如果包含这个栈中没有这个元素-->入栈
                    //有这个元素，先删除栈中的该元素，再入栈。
                    if(!stack.contains(point)) {
                        stack.push(point);
                    }else {
                        stack.remove(point);
                        stack.push(point);
                    }
                }
            }
        }
    }
    //用递归来实现无向图的深度优先遍历
    public void depthFSwithRecusive(String StartPoint) {
        if(status.getOrDefault(StartPoint,true)) {
            System.out.print(StartPoint+"-");
            status.put(StartPoint, false);
        }
        for (String point : graphMap.get(StartPoint)) {
            if(status.getOrDefault(point,true)) {
                depthFSwithRecusive(point);
            }
        }
    }
}

测试代码：

@org.junit.Test
    public void graphBFS() {
        Graph graph=new Graph();
        graph.initGraph();
        graph.BreadthFS("1");
    }
    @org.junit.Test
    public void graphDFS() {
        Graph graph=new Graph();
        graph.initGraph();
        graph.depthFS("1");
    }

 

深度优先遍历的运行结果：（最左边为 出栈顺序，右边是栈内信息的打印）

 

深度优先遍历的运行结果：