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這篇文章主要介紹了Java這么實現(xiàn)無向圖的相關知識，內(nèi)容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Java這么實現(xiàn)無向圖文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
一個圖是由點集V={vi} 和 VV 中元素的無序對的一個集合E={ek} 所構成的二元組，記為G=(V,E)，V中的元素vi叫做頂點，E中的元素 ek叫做邊。
對于V中的兩個點 u,v，如果邊(u,v) 屬于E，則稱 u,v兩點相鄰，u,v稱為邊(u,v)的端點。
我們可以用m(G)=|E| 表示圖G中的邊數(shù)，用n(G)=|V|表示圖G中的頂點個數(shù)。
對于E中的任意一條邊(vi,vj)，如果邊(vi,vj) 端點無序，則它是無向邊，此時圖G稱為無向圖。無向圖是最簡單的圖模型，下圖顯示了同一幅無向圖，頂點使用圓圈表示，邊則是頂點之間的連線，沒有箭頭（圖片來自于《算法第四版》）：
對于一幅無向圖，我們關心圖的頂點數(shù)、邊數(shù)、每個頂點的相鄰頂點和邊的添加操作，所以接口如下所示：
package com.zhiyiyo.graph;
/**
* 無向圖
*/
public interface Graph {
/**
* 返回圖中的頂點數(shù)
*/
int V();
/**
* 返回圖中的邊數(shù)
*/
int E();
/**
* 向圖中添加一條邊
* @param v 頂點 v
* @param w 頂點 w
*/
void addEdge(int v, int w);
/**
* 返回所有相鄰頂點
* @param v 頂點 v
* @return 所有相鄰頂點
*/
Iterable<Integer> adj(int v);
}用矩陣表示圖對研究圖的性質及應用常常是比較方便的，對于各種圖有各種矩陣表示方式，比如權矩陣和鄰接矩陣，這里我們只關注鄰接矩陣。它的定義為：
對于圖G=(V,E)，|V|=n，構造一個矩陣 A=(aij)n×n，其中：
則稱矩陣A為圖G的鄰接矩陣。
由定義可知，我們可以使用一個二維的布爾數(shù)組 A 來實現(xiàn)鄰接矩陣，當 A[i][j] = true 時說明頂點 i 和 j 相鄰。
對于 n個頂點的圖 G，鄰接矩陣需要消耗的空間為 n2個布爾值的大小，對于稀疏圖來說會造成很大的浪費，當頂點數(shù)很大時所消耗的空間會是個天文數(shù)字。同時當圖比較特殊，存在自環(huán)以及平行邊時，鄰接矩陣的表示方式是無能為力的?！端惴ā分薪o出了存在這兩種情況的圖：
對于無向圖，我們可以實現(xiàn)一個類 Edge，里面只用兩個實例變量用來存儲兩個頂點 u和 v，接著在一個數(shù)組里面保存所有 Edge 即可。這樣做有一個很大的問題，就是在獲取頂點 v的所有相鄰頂點時必須遍歷整個數(shù)組才能得到，時間復雜度是O(|E|)，由于獲取相鄰頂點是很常用的操作，所以這種表示方式也不太行。
如果我們把頂點表示為一個整數(shù)，取值范圍為0∼|V|−1，那么就可以用一個長度為|V| 的數(shù)組的索引表示每一個頂點，然后將每一個數(shù)組元素設置為一個鏈表，上面掛載著索引所代表的的頂點相鄰的其他頂點。圖一所示的無向圖可以用下圖所示的鄰接表數(shù)組表示出來：
使用鄰接表實現(xiàn)無向圖的代碼如下所示，由于鄰接表數(shù)組中的每個鏈表都會保存與頂點相鄰的頂點，所以將邊添加到圖中時需要對數(shù)組中的兩個鏈表進行添加節(jié)點的操作：
package com.zhiyiyo.graph;
import com.zhiyiyo.collection.stack.LinkStack;
/**
* 使用鄰接表實現(xiàn)的無向圖
*/
public class LinkGraph implements Graph {
private final int V;
private int E;
private LinkStack<Integer>[] adj;
public LinkGraph(int V) {
this.V = V;
adj = (LinkStack<Integer>[]) new LinkStack[V];
for (int i = 0; i < V; i++) {
adj[i] = new LinkStack<>();
}
}
@Override
public int V() {
return V;
}
@Override
public int E() {
return E;
}
@Override
public void addEdge(int v, int w) {
adj[v].push(w);
adj[w].push(v);
E++;
}
@Override
public Iterable<Integer> adj(int v) {
return adj[v];
}
}這里用到的棧代碼如下所示，棧的實現(xiàn)不是這篇博客的重點，所以這里不做過多解釋：
package com.zhiyiyo.collection.stack;
import java.util.EmptyStackException;
import java.util.Iterator;
/**
* 使用鏈表實現(xiàn)的堆棧
*/
public class LinkStack<T> {
private int N;
private Node first;
public void push(T item) {
first = new Node(item, first);
N++;
}
public T pop() throws EmptyStackException {
if (N == 0) {
throw new EmptyStackException();
}
T item = first.item;
first = first.next;
N--;
return item;
}
public int size() {
return N;
}
public boolean isEmpty() {
return N == 0;
}
public Iterator<T> iterator() {
return new ReverseIterator();
}
private class Node {
T item;
Node next;
public Node() {
}
public Node(T item, Node next) {
this.item = item;
this.next = next;
}
}
private class ReverseIterator implements Iterator<T> {
private Node node = first;
@Override
public boolean hasNext() {
return node != null;
}
@Override
public T next() {
T item = node.item;
node = node.next;
return item;
}
@Override
public void remove() {
}
}
}給定下面一幅圖，現(xiàn)在要求找到每個頂點到頂點 0 的路徑，該如何實現(xiàn)？或者簡單點，給定頂點 0 和 4，要求判斷從頂點 0 開始走，能否到達頂點 4，該如何實現(xiàn)？這就要用到兩種圖的遍歷方式：深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索。
在介紹這兩種遍歷方式之前，先給出解決上述問題需要實現(xiàn)的 API：
package com.zhiyiyo.graph;
public interface Search {
/**
* 起點 s 和 頂點 v 之間是否連通
* @param v 頂點 v
* @return 是否連通
*/
boolean connected(int v);
/**
* 返回與頂點 s 相連通的頂點個數(shù)（包括 s）
*/
int count();
/**
* 是否存在從起點 s 到頂點 v 的路徑
* @param v 頂點 v
* @return 是否存在路徑
*/
boolean hasPathTo(int v);
/**
* 從起點 s 到頂點 v 的路徑，不存在則返回 null
* @param v 頂點 v
* @return 路徑
*/
Iterable<Integer> pathTo(int v);
}深度優(yōu)先搜索的思想類似樹的先序遍歷。我們從頂點 0 開始，將它的相鄰頂點 2、1、5 加到棧中。接著彈出棧頂?shù)捻旤c 2，將它相鄰的頂點 0、1、3、4 添加到棧中，但是寫到這你就會發(fā)現(xiàn)一個問題：頂點 0 和 1明明已經(jīng)在棧中了，如果還把他們加到棧中，那這個棧豈不是永遠不會變回空。所以還需要維護一個數(shù)組 boolean[] marked，當我們將一個頂點 i 添加到棧中時，就將 marked[i] 置為 true，這樣下次要想將頂點 i 加入棧中時，就得先檢查一個 marked[i] 是否為 true，如果為 true 就不用再添加了。重復棧頂節(jié)點的彈出和節(jié)點相鄰節(jié)點的入棧操作，直到棧為空，我們就完成了頂點 0 可達的所有頂點的遍歷。
為了記錄每個頂點到頂點 0 的路徑，我們還需要一個數(shù)組 int[] edgeTo。每當我們訪問到頂點 u 并將其一個相鄰頂點 i 壓入棧中時，就將 edgeTo[i] 設置為 u，說明要想從頂點i 到達頂點 0，需要先回退頂點 u，接著再從頂點 edgeTo[u] 處獲取下一步要回退的頂點直至找到頂點 0。
package com.zhiyiyo.graph;
import com.zhiyiyo.collection.stack.LinkStack;
import com.zhiyiyo.collection.stack.Stack;
public class DepthFirstSearch implements Search {
private boolean[] marked;
private int[] edgeTo;
private Graph graph;
private int s;
private int N;
public DepthFirstSearch(Graph graph, int s) {
this.graph = graph;
this.s = s;
marked = new boolean[graph.V()];
edgeTo = new int[graph.V()];
dfs();
}
/**
* 遞歸實現(xiàn)的深度優(yōu)先搜索
*
* @param v 頂點 v
*/
private void dfs(int v) {
marked[v] = true;
N++;
for (int i : graph.adj(v)) {
if (!marked[i]) {
edgeTo[i] = v;
dfs(i);
}
}
}
/**
* 堆棧實現(xiàn)的深度優(yōu)先搜索
*/
private void dfs() {
Stack<Integer> vertexes = new LinkStack<>();
vertexes.push(s);
marked[s] = true;
while (!vertexes.isEmpty()) {
Integer v = vertexes.pop();
N++;
// 將所有相鄰頂點加到堆棧中
for (Integer i : graph.adj(v)) {
if (!marked[i]) {
edgeTo[i] = v;
marked[i] = true;
vertexes.push(i);
}
}
}
}
@Override
public boolean connected(int v) {
return marked[v];
}
@Override
public int count() {
return N;
}
@Override
public boolean hasPathTo(int v) {
return connected(v);
}
@Override
public Iterable<Integer> pathTo(int v) {
if (!hasPathTo(v)) return null;
Stack<Integer> path = new LinkStack<>();
int vertex = v;
while (vertex != s) {
path.push(vertex);
vertex = edgeTo[vertex];
}
path.push(s);
return path;
}
}廣度優(yōu)先搜索的思想類似樹的層序遍歷。與深度優(yōu)先搜索不同，從頂點 0 出發(fā)，廣度優(yōu)先搜索會先處理完所有與頂點 0 相鄰的頂點 2、1、5 后，才會接著處理頂點 2、1、5 的相鄰頂點。這個搜索過程就是一圈一圈往外擴展、越走越遠的過程，所以可以用來獲取頂點 0 到其他節(jié)點的最短路徑。只要將深度優(yōu)先搜索中的堆換成隊列，就能實現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索：
package com.zhiyiyo.graph;
import com.zhiyiyo.collection.queue.LinkQueue;
public class BreadthFirstSearch implements Search {
private boolean[] marked;
private int[] edgeTo;
private Graph graph;
private int s;
private int N;
public BreadthFirstSearch(Graph graph, int s) {
this.graph = graph;
this.s = s;
marked = new boolean[graph.V()];
edgeTo = new int[graph.V()];
bfs();
}
private void bfs() {
LinkQueue<Integer> queue = new LinkQueue<>();
marked[s] = true;
queue.enqueue(s);
while (!queue.isEmpty()) {
int v = queue.dequeue();
N++;
for (Integer i : graph.adj(v)) {
if (!marked[i]) {
edgeTo[i] = v;
marked[i] = true;
queue.enqueue(i);
}
}
}
}
}隊列的實現(xiàn)代碼如下：
package com.zhiyiyo.collection.queue;
import java.util.EmptyStackException;
public class LinkQueue<T> {
private int N;
private Node first;
private Node last;
public void enqueue(T item) {
Node node = new Node(item, null);
if (++N == 1) {
first = node;
} else {
last.next = node;
}
last = node;
}
public T dequeue() throws EmptyStackException {
if (N == 0) {
throw new EmptyStackException();
}
T item = first.item;
first = first.next;
if (--N == 0) {
last = null;
}
return item;
}
public int size() {
return N;
}
public boolean isEmpty() {
return N == 0;
}
private class Node {
T item;
Node next;
public Node() {
}
public Node(T item, Node next) {
this.item = item;
this.next = next;
}
}
}關于“Java這么實現(xiàn)無向圖”這篇文章的內(nèi)容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“Java這么實現(xiàn)無向圖”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道。
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