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图的遍历(Java语言)

图有两种遍历方式：深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)。深度优先遍历首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。...若G是连通图，则一次就能搜索完所有节点；否则在图G中另选一个尚未访问的顶点作为新出发点继续上述的遍历过程，直至G中所有顶点均已被访问为止。...} 创建一个图并使用两种遍历方式遍历： Graph类： package com.graph; import java.util.*; public class Graph { ArrayList... vertexList; //存储顶点的集合 int[][] edges; //存储图对应的邻接矩阵 int numEdges; //表示边的条数 boolean...() { return numEdges; } //显示图对应的矩阵 public void showGraph() { for(int[] link

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图的遍历

这篇文章中总结一下关于图的遍历算法，在此之前，我们来看一下什么是图：首先，图可以分为有向图和无向图（这里只讨论无权图），像下面这个图就是无向图，V1 ~ V5 是图的顶点，而连接图的两个顶点的线就叫边或者专业一点的说法叫做...好了，对图有了基本的认识之后，我们来看一下图的遍历，所谓图的遍历，就是根据某种算法来将图中的顶点通过连接的边全部访问一遍。...在遍历的算法方面，我们可以有两种选择：深度优先遍历和广度优先遍历，先来看看深度优先遍历：深度优先遍历是利用了栈的原理来对图的顶点进行访问，类似我们之前总结过的深度优先搜索，我们总是通过当前顶点的第一条出边...下面给出广度优先遍历的伪代码： // 宽度优先遍历，n 为图的顶点个数 void bfs(int n) { que.push(0); // 将 V1 顶点入队 int s; while...Good，和我们模拟得到的结果一样。图的遍历算法是图的基础算法，也是在很多其他图的算法中经常用得到的算法思想，比如图中两个顶点的最短路，图的最小生成树算法等等。好了。

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图的遍历 --- 深度优先遍历

在讲深度优先遍历之前，先来回顾一下图这种数据结构。 1. 是什么？图，也是一种数据结构，其节点可以具有零个或者多个相邻元素，两个节点之间的连接称为边，节点也称为顶点，图表示的是多对多的关系。 ?...F ---> G；无向图：上面的就是无向图，就是节点之间的连线是没有方向的，A可以到B，B也可以到A；有向图：节点之间的连线是有方向的；带权图：边具有权值的图叫做带权图，也叫网。...比如顶点0可以和顶点2，3，6连通，那么数组第一个位置存放的就是2 ---> 3 ---> 6这条链表。 4. 无向图的创建(邻接矩阵)：开篇所示的无向图，怎么用邻接矩阵代码实现呢？...无向图的遍历： (1). 遍历分类：图的遍历分为两种：深度优先：depth first search，简称DFS。...比如我要找A的第一个邻接顶点，那就遍历A所在的那一行，找到第一个1出现位置的索引，该索引对应的就是A的第一个邻接顶点。

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图的遍历 --- 广度优先遍历

广度优先遍历思路：还是以之前深度优先遍历的图为例，如下： A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] B[1, 0, 1, 0, 0, 0,...0, 1, 0] F[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0] G[0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0] H[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] 所谓广度优先，就类似二叉树的层序遍历...，最终的遍历结果是： A -- B -- F -- H -- C -- G -- D -- E 2....; // 存放顶点 private int[][] edges; // 邻接矩阵，存放图的边 private boolean[] isVisited; // 顶点是否被访问 /...vertexCount][vertexCount]; this.isVisited = new boolean[vertexCount]; } /** * 构建无向图

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hashmap遍历方式_图的深度遍历

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...HashMap的遍历可以用entrySet()；keySet()可以获得key,根据key可以用get(key)获取value ；values()可以获取map里所有的值，返回的是一个Collection...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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7.3 图的遍历

01 遍历 1、和树的遍历类似，从图中某一项点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这个过程叫做图的遍历。 2、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。...3、图的遍历比树的遍历要复杂的多，因为图的任一顶点都可能和其余的顶点相邻接。 4、图中访问了某个顶点之后，可能沿着某条路径搜索之后，又回到该顶点上。...5、深度优先搜索：遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。 6、广度优先搜索：遍历类似于树的按层次遍历的过程。如果您觉得本篇文章对您有作用，请转发给更多的人，点一下好看就是对小编的最大支持！

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5.3.1图的遍历

图的遍历是指从图中的某一顶点出发，按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次。注意到树是一种特殊的图，所以树的遍历实际上也可以看作是一种特殊图的遍历。...图的遍历是图的一种最基本的操作，其他许多操作都建立在图的遍历操作基础之上。...在图的遍历过程中，一旦某一个顶点vi被访问，就立即置visited[i]为TRUE,访问它被多次访问。...使用BFS，我们可以求解一个满足上述定义的非带权图的最短路径问题，这是由广度优先搜索总是按距离由近到远来遍历图中每个人顶点的性质决定的。...//顶点w入队列 } } } } 3.广度优先生成树在广度遍历的过程中，我们可以得到一颗遍历树，称为广度遍历生成树，一给定图的邻接矩阵存储表示是唯一的

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图的深度遍历和广度遍历

理论部分图的深度遍历和广度遍历都不算很难像极了二叉树的前序遍历和层序遍历,如下面的图,可以用右边的邻接矩阵进行表示,假设以顶点0开始对整幅图进行遍历的话,两种遍历方式的思想如下: 1....之前我们是直接就默认从0开始进行往下遍历了,但是从0开始遍历没有一条路可以走到2,为了避免这种情况,我们必须得从每一个顶点开始遍历,这样才能避免漏掉这种只出不进的顶点于是深度优先遍历得到的遍历结果应为...:0 1 5 4 3 2 2.广度优先遍历(broadFirstSearch—BFS) 广度遍历我觉得理解起来更简单,就是一层一层的进行遍历,比如说以0顶点开始,0往下指向1,3,4,遍历的时候就先遍历...0,然后再遍历它下一层的1,3,4------>然后分别遍历1,3,4的下一层---->而1,3,4只有1有下一层,则遍历1的下一层5,同理最后遍历2 即广度优先遍历得到的遍历结果应为:0 1 3 4...5 2 和二叉树的层序遍历一样,图的广度遍历也用到了队列,对于下图而言,先将0放入队首----->然后遍历0并将0从队列中取出,同时将0的邻接点1,3,4入队,这样队首就是1----->然后将1出队,并将

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图的遍历（BFS）

DFS深度优先遍历广度优先遍历的过程可以类比树的层序遍历广度优先遍历的伪代码 BFS 邻接矩阵 //BFS-----广度优先遍历 void Graph::BFS() { queue<DataType...} } } } 完整代码 #include using namespace std; #include const int MAX = 10; //图的最大顶点个数为...//这是无向图的边初始化标志 arc[vi][vj] = 1;//有边的标志 arc[vj][vi] = 1; } } //BFS-----广度优先遍历 void Graph::BFS(...{ DataType vertex;//顶点结构体的数据 ArcNode* firstEdge;//相当于头指针，指向边表 }; const int MAX = 10; //图的最大顶点数 class...cin >> vi >> vj;//输入边依附两个顶点的编号 ArcNode* s = new ArcNode;//将边表结构体开辟在堆区 s->dajvex = vj;//这里是有向图，所以vi

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图的遍历（DFS）

DFS：深度优先遍历图的遍历操作如何选择遍历的起始节点从某个起点始可能到达不了所有的节点，怎么办？...广度优先遍历伪代码邻接矩阵的方式图的深度优先遍历递归算法 void Graph::DFS(int v) { //当前节点被访问过的标志 visit[v] = 1; //访问当前节点 cout...; i++) { if (arc[v][i] == 1 && visit[i]==0) { DFS(i); //如果满足条件，就从该顶点开始再次进行DFS操作 } } } 图的深度遍历操作...Graph p(v, 4, 4); p.DFSTraverse(); } int main() { test(); system("pause"); return 0; } 邻接表方式图的深度优先遍历递归算法...} } 图的优先遍历操作 void Graph::DFSTravers() { //遍历所有顶点，确保所有顶点都以及它的邻接点都被访问过，以防漏网之鱼 for (int i = 0; i < vertexNum

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图的遍历算法

前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。...(1)邻接矩阵 (2)邻接表一、DFS(深度优先遍历) 设置一个visited数组防止重复遍历，DFS主要利用的是栈结构邻接矩阵的遍历 #include using namespace...std; const int n=4;//图中顶点的数量 struct graph { char v[n+1];//顶点信息 int arcs[n+1][n+1];//邻接矩阵 }; graph...][1]=1; g.arcs[2][3]=g.arcs[3][2]=1; g.arcs[2][4]=g.arcs[4][2]=1; dfs(1); return 0; } 二、BFS(广度优先遍历...) 设置一个visited数组防止重复遍历，DFS主要利用的是队列结构 #include #include using namespace std; const int

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7.3 图的遍历

01遍历 1、和树的遍历类似，从图中某一项点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这个过程叫做图的遍历。 2、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。...3、图的遍历比树的遍历要复杂的多，因为图的任一顶点都可能和其余的顶点相邻接。 4、图中访问了某个顶点之后，可能沿着某条路径搜索之后，又回到该顶点上。...5、深度优先搜索：遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。 6、广度优先搜索：遍历类似于树的按层次遍历的过程。 C语言 | 判断是否是闰年更多案例可以go公众号：C语言入门到精通

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字符串分组（状态压缩+位运算+图的遍历）

如果通过以下操作之一，我们可以从 s1 的字母集合得到 s2 的字母集合，那么我们称这两个字符串为关联的：往 s1 的字母集合中添加一个字母。从 s1 的字母集合中删去一个字母。...它是这个组中唯一的字符串。注意，你需要确保分好组后，一个组内的任一字符串与其他组的字符串都不关联。可以证明在这个条件下，分组方案是唯一的。...，则这两个数字节点有一条无向边，构建图图的遍历，找到连通块的数量，最大连通块的节点个数 class Solution { public: vector groupStrings(vector...} for(auto num : node) { for(int i = 0; i < 26; ++i) { // 遍历所有的...g[othernum].insert(num); } } } } // 遍历图

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图遍历算法的应用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.判断图的连通性图的遍历算法可以用来判断图的连通性。...如果一个无向图是联通的，如果无向图是联通的，则从任一节点出发，仅需一次遍历就可以访问图中的所有节点。...如果无向图是非联通的，则从某一节点出发，一次遍历仅能访问到该顶点所在联通分量的所有顶点，而对于图中其他联通分量的顶点，则无法通过这次遍历访问。...对于有向图来说，若从初始点到图中的每个顶点都有路径，则能够访问到图中的所有顶点，否则不能访问到所有顶点。...2.遍历解答树在问题求解时，对所有可能的问题解构成一颗树，而最优解或者符合要求的解就是该树的一条路径或一个节点。这种树称为解答树。

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图的遍历及应用

图的遍历图的两种遍历方法：DFS和BFS dfs遍历代码（教材上的） //深度优先遍历算法 #include "graph.cpp" int visited[MAXV]={0}; void DFS(AdjGraph...(G); //销毁邻接表 return 1; } 图的遍历的应用基于深度优先遍历的应用假设图采用邻接表存储，设计一个算法，判断无向图g是否连通。...若连通返回true，否则返回false 只需要设计一个函数，将visited数组初始化为0，然后调用dfs函数，从任何一个顶点开始遍历，只会遍历一遍visited数组，当我们发现有值为0的元素就说明该图是不连通的...，输出图g中从顶点u到v的长度为l的所有简单路径增加一个形参l，在判断语句中增加d==l即可，形参l为指定长度 //【例8.7】的算法:输出图G中从顶点u到v的长度为l的所有简单路径 #include...协议进行授权转载请注明原文链接：图的遍历及应用

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TypeScript实现图的遍历

前言有一个图，我们想访问它的所有顶点，就称为图的遍历。遍历图有两种方法：广度优先搜索和深度优先搜索。图遍历可以用来寻找特定的顶点或寻找两个顶点之间的路径，检查图是否连通。...本文将详解图的两种遍历并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。写在前面本文重点讲解图遍历的实现，对图和图两种遍历方式的概念不了解的开发者请移步我的另外几篇文章。...图的认识 | 深度优先搜索的理解与简单实现 | 广度优先搜索的理解与简单实现图遍历思想图遍历算法的思想是必须追踪每个第一次访问的节点，并且追踪有哪些节点还没有被完全探索。...对于两种图遍历算法，都需要明确指出第一个被访问的顶点。...声明一个函数depthFirstSearch，该函数接收2个参数：要进行遍历的图、回调函数获取图(graph)的顶点以及临接表，将获取到的顶点初始化为白色，用一个变量color来存储初始化后的顶点遍历所有顶点

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图的深度优先遍历和广度优先遍历

深度优先遍历图的深度优先遍历类似于树的先序遍历，首先通过一个指定的节点开始遍历，然后访问第一个邻接点，然后切换到这个节点判断是否是否有邻接点，如果有，判断是否被访问过，如果没有被访问过，则访问这个节点...图的广度优先遍历类似于数的层次遍历，首先选定一个节点，然后把这个节点的邻接点全部访问，然后再判断下一个节点是否存在邻接点，同时这个邻接点没有被访问，遍历这个节点的所有邻接点，依次循环直到所有节点都被遍历完毕...同时广度遍历也需要一个标志数组来判断节点是否被访问，标志数组的原理和深度优先遍历相同。...上图的邻接表进行广度优先遍历的时候，借助了队列来实现，先访问A然后访问A的同时会将BC入队，访问完了A以后会访问B，此时，也会将B的邻接点入队，余下节点依次访问，如果节点访问过则不访问，结果为A-B-C-D-E...这样就实现了表的广度优先遍历。

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java补码运算_java中的补码运算

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...public class Test2_8 { /* 补码运算 * 在计算机中，数值一率采用补码来运算，如：5-3实例上是5+(-3); * 正数与负数的关系：取反再加1 * */ public static...void main(String args[]){ int five=5; int three=-3;//从输出结果来看负数是用补码来存储的 //输出5和-3的二进制码,最高位(最左边那位)为0表示正数...先取反得到1100再加1得到1101与下行输出匹配 System.out.println(Integer.toBinaryString(three));//1101->-3 //正数值是其本身 //负数的值是这么计算的...，以-3为例，先将1101取反得到0010再加1得到0011, //由于是负数，最高位用1表示，得到1011=-(1+2) /* * 补码运算计算规则：最高位有进位则舍弃 * 那么5-3的结果是这么算的

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图的遍历（BFS+DFS）

图的遍历与树的遍历基本类似，但要注意两个不同： 1. 图中可能有环路，因此可能会导致死循环； 2. 一个图可能由多个独立的子图构成，因此一条路径走到头后要重新选择尚未遍历的起点。...图的邻接表数据结构请参见：图的邻接表示法Java版宽度优先遍历思路选择一个尚未访问的起点，依次访问它的相邻结点；若相邻结点还有相邻结点的话，再依次访问尚未访问的相邻结点；直到以该结点为起点的这条路径上所有的结点都已访问...；再选择一个尚未访问的结点作为起点，重复上述操作，直到所有结点都已访问为止；代码实现 /** * 图的宽度优先遍历 * PS:本函数用于选择未访问的起点 * @param graph 图的邻接表...String start = graph.get(node).id; BFS( graph, start ); } } } /** * 图的宽度优先遍历...代码实现 /** * 图的深度优先遍历 * PS:本函数用于选择未访问的起点 * @param graph 图的邻接表 */ public void DFS( Map<String,List<ENode

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浅谈图的广度优先遍历

一、广度优先遍历上次我们浅谈了图的深度优先遍历，接下来我们使用广度优先搜索来遍历这个图：这五个顶点被访问的顺序如下图所示：二、实现过程广度优先搜索过程如下：首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点...将1号顶点放入到队列中，然后将与1号顶点相邻的未访问过的顶点，即2号、3号和5号顶点依次放入到队列中。接下来再将2号顶点相邻的未访问过的4号顶点放入到队列中。到此所有顶点都被访问过，遍历结束。...广度优先遍历的主要思想：首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点，访问其所有相邻的顶点；然后对每个相邻的顶点，再访问它们相邻的未被访问过的顶点；直到所有顶点都被访问过，遍历结束。...if(i==j) e[i][j]=0; else e[i][j]=99999999; //表示正无穷 //读入顶点之间的边...号顶点已访问 //当队列不为空时循环 while(head<tail && tail<=n) { cur=que[head]; //当前正在访问的顶点编号

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