AMWGraph图的邻接矩阵存储

图的邻接矩阵存储:

        package com.neusoft.data.structure;



import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
/**
 *  @author Administrator
 *  图的邻接矩阵存储
 *  要存储一个图，我们知道图既有结点又有边，对于有权图来说，每条边上还带有权值。
 *  常用的图的存储结构主要有以下二种：邻接矩阵和邻接表
 *  我们知道，要表示结点，我们可以用一个一维数组来表示，然而对于结点和结点之间的关系，则无法简单地用一维数组来表示
 *  了，我们可以用二维数组来表示，也就是一个矩阵形式的表示方法。
 *  我们假设A是这个二维数组，那么A中一个元素aij不仅体现出了结点vi和结点vj的关系，而且aij的值正可以表示权值的大小。
 * @description 邻接矩阵模型类
 * @time 2015.12.15
 */
public class AMWGraph {
    private ArrayList<String> vlist;//存储点的链表
    private int[][] edges;//邻接矩阵，用来存储边
    private int numOfEdges;//边的数目

    public AMWGraph(int n) {
        //初始化矩阵，一维数组，和边的数目
        edges=new int[n][n];
        vlist=new ArrayList<String>(n);
        numOfEdges=0;
    }

    //得到结点的个数
    public int getCountOfVertex() {
        return vlist.size();
    }

    //得到边的数目
    public int getCountOfEdges() {
        return numOfEdges;
    }

    //通过给索引号，返回结点i的数据
    public Object getValueByIndex(int i) {
        return vlist.get(i);
    }

    //返回v1,v2的权值
    public int getWeight(int v1,int v2) {
        return edges[v1][v2];
    }

    //在某个位置，插入结点
    public void insertVertex(String vertex) {
        vlist.add(vlist.size(),vertex);
    }

    //在某个位置，插入边，和权值
    public void insertEdge(int v1,int v2,int weight) {
        edges[v1][v2]=weight;
        numOfEdges++;
    }

    //删除边，
    public void deleteEdge(int v1,int v2) {
        edges[v1][v2]=0;
        numOfEdges--;
    }

    //根据给定的索引号，得到第一个邻接结点的下标
    public int getFirstNeighbor(int index) {
        for(int j=0;j<vlist.size();j++) {
            if (edges[index][j]>0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

    //根据前一个邻接结点的下标来取得下一个邻接结点
    public int getNextNeighbor(int v1,int v2) {
        for (int j=v2+1;j<vlist.size();j++) {
            if (edges[v1][j]>0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

    //私有函数，深度优先遍历
    private void depthFirstSearch(boolean[] isVisited,int  i) {//i:索引号
        //首先访问该结点，在控制台打印出来
        System.out.print(getValueByIndex(i)+"  ");
        //置该结点为已访问
        isVisited[i]=true;

        int w=getFirstNeighbor(i);//
        while (w!=-1) {
            if (!isVisited[w]) {
                depthFirstSearch(isVisited,w);//深搜
            }
            w=getNextNeighbor(i, w);
        }
    }

    //对外公开函数，深度优先遍历，与其同名私有函数属于方法重载，初始化每个节点的默认值，设为false。
    public void depthFirstSearch() {
        boolean[] isVisited=new boolean[getCountOfVertex()];
        //记录结点是否已经被访问的数组
        for (int i=0;i<getCountOfVertex();i++) {
            isVisited[i]=false;//把所有节点设置为未访问
        }
        for(int i=0;i<getCountOfVertex();i++) {//访问下一个节点，继续进行初始化
            //因为对于非连通图来说，并不是通过一个结点就一定可以遍历所有结点的。
            if (!isVisited[i]) {
                depthFirstSearch(isVisited,i);
            }
        }
    }

    //私有函数，广度优先遍历
    private void broadFirstSearch(boolean[] isVisited,int i) {
        int u,w;
        LinkedList<Integer> queue=new LinkedList<Integer>();//使用队列

        //访问结点i
        System.out.print(getValueByIndex(i)+"  ");
        isVisited[i]=true;
        //结点入队列
        queue.addLast(i);
        while (!queue.isEmpty()) {
            u=queue.removeFirst();
            w=getFirstNeighbor(u);//得到第一个邻近点
            while(w!=-1) {
                if(!isVisited[w]) {
                    //访问该结点
                    System.out.print(getValueByIndex(w)+"  ");
                    //标记已被访问
                    isVisited[w]=true;
                    //入队列
                    queue.addLast(w);
                }
                //寻找下一个邻接结点
                w=getNextNeighbor(u, w);
            }
        }
    }

    //对外公开函数，广度优先遍历
    public void broadFirstSearch() {
        boolean[] isVisited=new boolean[getCountOfVertex()];
        for (int i=0;i<getCountOfVertex();i++) {
            isVisited[i]=false;
        }
        for(int i=0;i<getCountOfVertex();i++) {
            if(!isVisited[i]) {
                broadFirstSearch(isVisited, i);
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        int n=8,e=9;//分别代表结点个数和边的数目
        String labels[]={"1","2","3","4","5","6","7","8"};//结点的标识
        AMWGraph graph=new AMWGraph(n);
        for(String label:labels) {
            graph.insertVertex(label);//插入结点
        }
        //插入九条边   V1   V2 定点  weight：权重
        graph.insertEdge(0, 1, 1);
        graph.insertEdge(0, 2, 1);
        graph.insertEdge(1, 3, 1);
        graph.insertEdge(1, 4, 1);
        graph.insertEdge(3, 7, 1);
        graph.insertEdge(4, 7, 1);
        graph.insertEdge(2, 5, 1);
        graph.insertEdge(2, 6, 1);
        graph.insertEdge(5, 6, 1);
        graph.insertEdge(1, 0, 1);
        graph.insertEdge(2, 0, 1);
        graph.insertEdge(3, 1, 1);
        graph.insertEdge(4, 1, 1);
        graph.insertEdge(7, 3, 1);
        graph.insertEdge(7, 4, 1);
        graph.insertEdge(4, 2, 1);
        graph.insertEdge(5, 2, 1);
        graph.insertEdge(6, 5, 1);

        System.out.println("深度优先搜索序列为：");
        graph.depthFirstSearch();
        System.out.println();
        System.out.println("广度优先搜索序列为：");
        graph.broadFirstSearch();
    }

}


      

输出：

        深度优先搜索序列为：
1  2  4  8  5  3  6  7  
广度优先搜索序列为：
1  2  3  4  5  6  7  8