圖的深度優先遍歷詳解
說明
- 深度優先遍歷,即先向縱深處挖掘遍歷,等這條路走不通再回溯
- 設置要開始遍歷的第一個頂點,然后尋找該頂點的第一個鄰接頂點,如果第一個鄰接頂點存在,則從第一個鄰接頂點又重新開始深度優先,尋找它的第一個鄰接頂點,直到他們的第一個鄰接頂點不存在或者第一個鄰接頂點已經被訪問,那么尋找它的下一個鄰接頂點,直到尋找完所有的頂點
- 很明顯需要使用遞歸
- 當沒有通路的最后一個鄰接頂點相連的所有頂點全部遍歷完時,則回溯判斷上一個頂點的下一個鄰接頂點,直到遍歷完然后再回溯
- 直到遍歷完所有的頂點
- 說明:當 當前頂點的第一個鄰接頂點已經被訪問過時,才遍歷它的下一個鄰接頂點
- 源碼見下
源碼及分析
深度優先核心代碼
//深度優先算法實現
/**
* @param isVisited 判斷當前頂點是否已經遍歷過
* @param v 從遍歷的當前頂點下標
*/
public void dfs(boolean[] isVisited, int v) {
//先輸出當前頂點信息
System.out.print(getValueByIndex(v) + "-->");
//將當前節點設置為已經訪問過
isVisited[v] = true;
//獲取當前節點的第一個節點
int w = getFirstNeighbor(v);
//如果當前頂點存在,則遞歸遍歷
while (w != -1) {
//依舊需要判斷當前頂點是否訪問過
if (!isVisited[w]) {
dfs(isVisited, w);
}
//如果w節點已經被訪問過
w = getNextNeighbor(v, w);
}
}
//對dfs進行重載,遍歷所有的頂點
public void dfs() {
for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
if (!isVisited[i]) {
dfs(isVisited, i);
}
}
}
}
深度優先遍歷代碼實現
package algorithm.datastructor.graph;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
/**
* @author AIMX_INFO
* @version 1.0
*/
public class Graph {
//使用鄰接矩陣表示圖
//使用集合存儲圖的頂點
private ArrayList<String> vertexList;
//使用二維數組即矩陣描述頂點之間的關系
private int[][] edges;
//邊的個數
private int numOfEdges;
//定義變量判斷是否訪問過
private boolean[] isVisited;
//測試
public static void main(String[] args) {
int n = 5;
String[] vertexs = {"A", "B", "C", "D", "E"};
//創建圖
Graph graph = new Graph(n);
//添加頂點
for (String vertex : vertexs) {
graph.insertVertex(vertex);
}
//連接頂點
graph.insertEdge(0, 1, 1);
graph.insertEdge(0, 2, 1);
graph.insertEdge(1, 2, 1);
graph.insertEdge(1, 3, 1);
graph.insertEdge(1, 4, 1);
//顯示圖
graph.showGraph();
System.out.println("深度優先遍歷");
graph.dfs();
}
//n為頂點的個數
public Graph(int n) {
edges = new int[n][n];
vertexList = new ArrayList<>(n);
numOfEdges = 0;
isVisited = new boolean[n];
}
//插入頂點
public void insertVertex(String vertex) {
vertexList.add(vertex);
}
/**
* 添加邊
*
* @param v1 頂點在集合中存儲的下標
* @param v2 頂點在集合中的下標
* @param weight 兩個頂點之間的權值,0或者1,表示是否相連
*/
public void insertEdge(int v1, int v2, int weight) {
edges[v1][v2] = weight;
edges[v2][v1] = weight;
numOfEdges++;
}
//返回節點的個數
public int getNumOfVertex() {
return vertexList.size();
}
//返回邊的個數
public int getNumOfEdges() {
return numOfEdges;
}
//返回下標 i 對應的數
public String getValueByIndex(int i) {
return vertexList.get(i);
}
//返回v1和v2的權值
public int getWeigh(int v1, int v2) {
return edges[v1][v2];
}
//顯示矩陣
public void showGraph() {
for (int[] link : edges) {
System.out.println(Arrays.toString(link));
}
}
//獲取與當前頂點連接的第一個鄰接頂點
public int getFirstNeighbor(int v) {
for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
if (edges[v][i] > 0) {
return i;
}
}
return -1;
}
//根據前一個鄰接頂點獲取下一個鄰接節點的下標
/**
* @param v1 當前頂點
* @param v2 當前頂點的第一個頂點
* @return 返回下一個鄰接頂點
*/
public int getNextNeighbor(int v1, int v2) {
for (int i = v2 + 1; i < vertexList.size(); i++) {
if (edges[v1][i] > 0) {
return i;
}
}
return -1;
}
//深度優先算法實現
/**
* @param isVisited 判斷當前頂點是否已經遍歷過
* @param v 從遍歷的當前頂點下標
*/
public void dfs(boolean[] isVisited, int v) {
//先輸出當前頂點信息
System.out.print(getValueByIndex(v) + "-->");
//將當前節點設置為已經訪問過
isVisited[v] = true;
//獲取當前節點的第一個節點
int w = getFirstNeighbor(v);
//如果當前頂點存在,則遞歸遍歷
while (w != -1) {
//依舊需要判斷當前頂點是否訪問過
if (!isVisited[w]) {
dfs(isVisited, w);
}
//如果w節點已經被訪問過
w = getNextNeighbor(v, w);
}
}
//對dfs進行重載,遍歷所有的頂點
public void dfs() {
for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
if (!isVisited[i]) {
dfs(isVisited, i);
}
}
}
}