图的遍历
图
数据结构
Publish Date:   2018-11-07
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概念　

　　简单图(simple graph):就是由一些顶点(V,vertice) 和 连接这些顶点的一些边(E,edge)所组成的结构,并且每对顶点之间只能存在一条边.所以通常会用G = (V,E)来表示一个简单图.简单图也被称为无向图(undirected graph).

　　说到无向图就一定有有向图(directed graph),有向图同样也用G = (V,E)来表示,都明白两种图的区别是什么,就不多说了.不过在这里说一些表示边时候的区别:

　　简单图的边使用{Vi,Vj}的方式表示,表示连接顶点i与顶点j的边.因为是简单图,所以有:

　　　{Vi,Vj} = {Vj,Vi,}
　　有向图的边使用(Vi,Vj)的方式表示.意思是当前边的方向是从顶点i到顶点j,所以很明显有:

　　 (Vi,Vj) ≠ (Vj,Vi)

2.图的表示

　　有很多方法可以表示一个图,不过思想上大致都一样.比如下面一个图(本文之后都会用这个图来作为例子):

图1

　　自己画的,或许丑了点:)

　　先看使用邻接表(adjacency list)来表示该图:

V0 V1 V2　
V1 V0 V3　
V2 V0 V3 V4
V3 V1 V2 V5 V6
V4 V2 V7
V5 V3 V6
V6 V3 V5
V7 V4
　　仔细观察就会发现，邻接表是在首列按顺序（正序倒序都可）列出所有顶点，然后第二行列出与顶点相邻的所有顶点，例如第一行，图中与V0相邻的顶点有V1与V2.所以第二列的内容便是 V1 与 V2.

　　另一种表示方法是使用邻接矩阵（adjacency matrix），思想与邻接表大致相同，不同的是邻接表是将与某一顶点相邻的顶点们列出，而邻接矩阵是将他们标注出。顾名思义就是使用矩阵表示，如在本例中，一共有8个顶点，所以此时邻接矩阵的大小就为8*8。如下：

 V0    V1    V2    V3    V4    V5    V6    V7

V0 oo 1 1 oo oo oo oo oo
V1 oo oo oo 1 oo oo oo oo
V2 oo oo oo 1 1 oo oo oo
V3 oo 1 1 oo oo 1 1 oo
V4 oo oo 1 oo oo oo oo 1
V5 oo oo oo 1 oo oo 1 oo
V6 oo oo oo 1 oo 1 oo oo
V7 oo oo oo oo 1 oo oo oo
　　观察可以发现，如果顶点i与顶点j之间存在边，就将矩阵的aij项设为1，其他情况就设为无穷大(oo)。公式就是：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｛ 1 边(Vi ,Vj)存在

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　aij = {

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｛ 无穷大 其他情况

　　如果对于有向图,此公式就得改为:

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｛ 1 边{Vi ,Vj}存在

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　aij = {

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｛ 无穷大 其他情况

　　

　　对于使用哪种表示法，这要取决与你所要处理的问题，如果你仅仅只是处理与某一顶点邻接的顶点，例如遍历，很明显使用表比使用矩阵所要步数要少很多。当你需要对图进行插入或者删除顶点的操作，就应该使用邻接矩阵，你只需要将矩阵上的数从0变为1，或者从1变为0即可。而使用邻接表，你还得要对表进行维护。

　　本例就选用邻接矩阵来表示图1,用二维数组就能直接实现,无穷大被换成了名为oo的变量.如下:

1 int oo = Integer.MAX_VALUE;
2 int[][] racs1 = new int[][]{
3 {oo, 1, 1,oo,oo,oo,oo,oo},
4 { 1,oo,oo, 1,oo,oo,oo,oo},
5 { 1,oo,oo, 1, 1,oo,oo,oo},
6 {oo, 1, 1,oo,oo, 1, 1,oo},
7 {oo,oo, 1,oo,oo,oo,oo, 1},
8 {oo,oo,oo, 1,oo,oo, 1,oo},
9 {oo,oo,oo, 1,oo, 1,oo,oo},
10 {oo,oo,oo,oo, 1,oo,oo,oo},
11 };

　　

　　除此之外,这里还设定义了一个数组,用于为每个顶点添加一些信息.也就是各个顶点的名字.如果对与具体的问题,例如每个顶点代表地图上的一个城市,可使用像”北京”,”上海”城市名.当然可以很据特定情况将顶点的相关内容封装一下.

1 String[] verticeInfos1 = new String[] {
2 “V0”,”V1”,”V2”,”V3”,”V4”,”V5”,”V6”,”V7”
3 };

　　另:有一种图中有孤立顶点的情况，假设上面的图中有还有一个顶点V8，但它不与任何其他顶点相邻，则该怎么用表或者矩阵来表示那？就当留给大家的一个小问题。

3.图的遍历

　　3.1 先写一个名为Graph的类.用这个类来封装图的相关字段和遍历方法.先看类的字段与构造方法:

1 /** 2 * 使用邻接矩阵实现图


3 * 深度优先遍历与广度优先遍历


4 * 求最短路径:


5 * 1. Dijkstra 算法


6 * 2. Ford 算法


7 * 3. 通用型的纠正标记算法


8 * Created by Henvealf on 16-5-22.
9 */
10 public class Graph {
11 private int[][] racs; //邻接矩阵
12 private T[] verticeInfo; //各个点所携带的信息.
13
14 private int verticeNum; //节点的数目,
15 private int[] visitedCount; //记录访问
16 private int[] currDist; //最短路径算法中用来记录每个节点的当前路径长度.
17
18 public Graph(int[][] racs, T[] verticeInfo){
19 if(racs.length != racs[0].length){
20 throw new IllegalArgumentException(“racs is not a adjacency matrix!”);
21 }
22 if(racs.length != verticeInfo.length ){
23 throw new IllegalArgumentException (“Argument of 2 verticeInfo’s length is error!”);
24 }
25 this.racs = racs;
26 this.verticeInfo = verticeInfo;
27 verticeNum = racs.length;
28 visitedCount = new int[verticeNum];
29 }
30 //…..其他方法
31 }

　　这里使用了模板来模板化 verticeInfos.

　　还要说明的便是数组 int[] visitedCount; 其作用是为了标记图中的顶点是否被访问过. visitedCount[i] == 0 就说明顶点 i 还未被访问过,所以在进行遍历操作前需要初始化该数组全为0.方法如下:　　

1 /** 2 * 将记录访问的数组初始化为0
3 */
4 private void initVisitedCount(){
5 for(int i = 0; i < visitedCount.length; i ++){　　
6 visitedCount[i] = 0;
7 }
8 }

　　3.2 图的遍历和树的遍历类似,分为深度优先遍历与广度优先遍历.

　　深度优先遍历,简单说就是先沿着一条路线最靠左或最靠右的路线往下走,并把路过的顶点标记为已访问.一直走到无路可走,或者下一站的顶点都被已经访问过了,就顺着刚才走过的路往回看(回溯),当发现回溯中的某一顶点还有其他未被访问过的分支的时候,就选择这个分支继续,重复上面的过程继续遍历.直到回溯到了遍历的出发点,就结束遍历.但如果检查发现图中还存在未被访问过的顶点,就说明图中还存在孤立与本图的分图.此时则任意选择一个未被访问过的顶点继续访问. 最后当图中所有的顶点都被访问过的时候,就说明遍历完成.　

　　所以这里需要一个方法,用来判断图中顶点的访问情况:

1 /** 2 * 寻找没有被访问过的顶点.
3 * @return > 0 即为还未被访问过的顶点. -1 说明所有的节点都被访问过了.
4 */
5 private int findNotVisited(){
6 for(int i = 0; i < noteNum; i ++){
7 if(visitedCount[i] == 0){
8 return i;
9 }
10 }
11 return -1;
12 }

　　要寻找与顶点的相邻节点时,我们可以发现简单图的邻接矩阵以对角线对称,所以寻找相邻顶点的时候只需要遍历一半就可以,大大的提高了遍历的效率,不过对于有向图就需要遍历全图.这里只讨论简单图,有向图自行修改区分便可,这里是遍历全图:

1 /** 2 * 深度遍历的递归
3 * @param begin 从第几个节点开始遍历
4 / 5 public void DFS(int begin, Queue edges){
6 visitedCount[begin] = 1; //标记begin为已访问
7 edges.offer(verticeInfo[begin]); //加入记录队列
8 for(int a = 0; a < verticeNum; a++){ //遍历相邻的点
9 if((racs[begin][a] != Integer.MAX_VALUE)&& visitedCount[a] == 0){ //相邻的点未被访问过
10 DFS(a,edges);
11 }
12 }
13 }
14
15 /*
16 * 开始深度优先遍历
17 * @return 返回保持有遍历之后的顺序的队列
18 */
19 public Queue depthFirstSearch(){
20 initVisitedCount(); //将记录访问次序的数组初始化为0
21 Queue edges = new LinkedList<>(); //用于存储遍历过的点,用于输出
22 int begin = -1;
23 while((begin = findNotVisited()) != -1){ //不等于-1说明还有未访问过的点
24 DFS(begin,edges);
25 }
26 return edges;
27 }

　　广度优先遍历.与树的广度优先遍历相似,就是逐层遍历.代码如下:

1 /** 2 * 广度优先遍历
3 * @return 返回保持有遍历之后的顺序的队列
4 */
5 public Queue breadthFirstSearch(){
6 initVisitedCount(); //将记录访问次序的数组初始化为0
7 Queue tallyQueue = new LinkedList<>(); //初始化队列
8 Queue edges = new LinkedList<>(); //用于存储遍历过的点,用于输出
9 int nowVertice = -1; //当前所在的点
10 while((nowVertice = findNotVisited()) != -1){ //寻找还未被访过问的点
11 visitedCount[nowVertice] = 1; //设置访问标记
12 edges.offer(verticeInfo[nowVertice]);
13 tallyQueue.offer(nowVertice); //将当前孤立部分一个顶点加入记录队列中
14 while(!tallyQueue.isEmpty()){ //只要队列不为空
15 nowVertice = tallyQueue.poll(); //取出队首的节点
16 for(int a = 0; a < verticeNum; a++){ //遍历所有和nowVertice相邻的节点
17 if((racs[nowVertice][a] != Integer.MAX_VALUE) && visitedCount[a] == 0) { //没有访问过
18 visitedCount[a] = 1; //记为标记过
19 tallyQueue.offer(a); //加入队列,上面会继续取出.来遍历
20 edges.offer(verticeInfo[a]); //记录
21 }
22 }
23 }
24 }
25 return edges;
26 }

　　这里需要两个队列,一个队列用于存储遍历过程,另一个用于保存第n层被遍历的顺序,等到遍历第n+1层的时候,取出的顶点就是按照上层的顺序来排列,也就能按照上层的顺序来继续遍历.

下面是Graph完整代码:

1 package com.henvealf.datastructures.graph.arcs;
2
3 import java.util.; 4
5 /*
6 * 使用邻接矩阵实现图


7 * 深度优先遍历与广度优先遍历


8 * 求最短路径:


9 * 1. Dijkstra 算法


10 * 2. Ford 算法


11 * 3. 通用型的纠正标记算法


12 * Created by Henvealf on 16-5-22.
13 / 14 public class Graph {
15 private int[][] racs; //邻接矩阵
16 private T[] verticeInfo; //各个点所携带的信息.
17
18 private int verticeNum; //节点的数目,
19 private int[] visitedCount; //记录访问
20 private int[] currDist; //最短路径算法中用来记录每个节点的当前路径长度.
21
22 public Graph(int[][] racs, T[] verticeInfo){
23 if(racs.length != racs[0].length){
24 throw new IllegalArgumentException(“racs is not a adjacency matrix!”);
25 }
26 if(racs.length != verticeInfo.length ){
27 throw new IllegalArgumentException (“Argument of 2 verticeInfo’s length is error!”);
28 }
29 this.racs = racs;
30 this.verticeInfo = verticeInfo;
31 verticeNum = racs.length;
32 visitedCount = new int[verticeNum];
33 }
34
35 /*
36 * 深度遍历的递归
37 * @param begin 从第几个节点开始遍历
38 / 39 public void DFS(int begin, Queue edges){
40 visitedCount[begin] = 1; //标记begin为已访问
41 edges.offer(verticeInfo[begin]); //加入记录队列
42 for(int a = 0; a < verticeNum; a++){ //遍历相邻的点
43 if((racs[begin][a] != Integer.MAX_VALUE)&& visitedCount[a] == 0){ //相邻的点未被访问过
44 DFS(a,edges);
45 }
46 }
47 }
48
49 /*
50 * 开始深度优先遍历
51 * @return 返回保持有遍历之后的顺序的队列
52 / 53 public Queue depthFirstSearch(){
54 initVisitedCount(); //将记录访问次序的数组初始化为0
55 Queue edges = new LinkedList<>(); //用于存储遍历过的点,用于输出
56 int begin = -1;
57 while((begin = findNotVisited()) != -1){ //不等于-1说明还有未访问过的点
58 DFS(begin,edges);
59 }
60 return edges;
61 }
62
63 /*
64 * 广度优先遍历
65 * @return 返回保持有遍历之后的顺序的队列
66 / 67 public Queue breadthFirstSearch(){
68 initVisitedCount(); //将记录访问次序的数组初始化为0
69 Queue tallyQueue = new LinkedList<>(); //初始化队列
70 Queue edges = new LinkedList<>(); //用于存储遍历过的点,用于输出
71 int nowVertice = -1; //当前所在的点
72 while((nowVertice = findNotVisited()) != -1){ //寻找还未被访过问的点
73 visitedCount[nowVertice] = 1; //设置访问标记
74 edges.offer(verticeInfo[nowVertice]);
75 tallyQueue.offer(nowVertice); //将当前孤立部分一个顶点加入记录队列中
76 while(!tallyQueue.isEmpty()){ //只要队列不为空
77 nowVertice = tallyQueue.poll(); //取出队首的节点
78 for(int a = 0; a < verticeNum; a++){ //遍历所有和nowVertice相邻的节点
79 if((racs[nowVertice][a] != Integer.MAX_VALUE) && visitedCount[a] == 0) { //没有访问过
80 visitedCount[a] = 1; //记为标记过
81 tallyQueue.offer(a); //加入队列,上面会继续取出.来遍历
82 edges.offer(verticeInfo[a]); //记录
83 }
84 }
85 }
86 }
87 return edges;
88 }
89
90 /*
91 * 寻找没有被访问过的顶点.
92 * @return > 0 即为还未被访问过的顶点. -1 说明所有的节点都被访问过了.
93 / 94 private int findNotVisited(){
95 for(int i = 0; i < verticeNum; i ++){
96 if(visitedCount[i] == 0){
97 return i;
98 }
99 }
100 return -1;
101 }
102
103 /*
104 * 将记录访问的数组初始化为0
105 */
106 private void initVisitedCount(){
107 for(int i = 0; i < visitedCount.length; i ++){
108 visitedCount[i] = 0;
109 }
110 }
111 }

下面测试类:

package com.henvealf.datastructures.graph.arcs;

import java.util.Queue;

/**

  • 图的测试类

  • Created by Henvealf on 16-5-22.

  • / public class Main {

    public static void main(String[] args) {

      int[][] racs = new int[][]{
          {0,1,0,1,0,},
          {1,0,1,0,1,},
          {0,1,0,1,1,},
          {1,0,1,0,0,},
          {0,1,1,0,0,},
  };
  int oo = Integer.MAX_VALUE;
  int[][] racs1 = new int[][]{
          {oo, 1, 1,oo,oo,oo,oo,oo},
          { 1,oo,oo, 1,oo,oo,oo,oo},
          { 1,oo,oo, 1, 1,oo,oo,oo},
          {oo, 1, 1,oo,oo, 1, 1,oo},
          {oo,oo, 1,oo,oo,oo,oo, 1},
          {oo,oo,oo, 1,oo,oo, 1,oo},
          {oo,oo,oo, 1,oo, 1,oo,oo},
          {oo,oo,oo,oo, 1,oo,oo,oo},
  };

  String[] verticeInfos1 = new String[] {
          "V0","V1","V2","V3","V4","V5","V6","V7"
  };
  Graph<String> graph = new Graph<>(racs2,verticeInfos2);
  Queue<String> dr = graph.depthFirstSearch();
  Queue<String> br = graph.breadthFirstSearch();

  System.out.println("--遍历");
  System.out.println("----深度优先结果: " + dr);
  System.out.println("----广度优先结果: " + br);

    }


引用自CSDN：https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html

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