之前写过一篇边界标识内存管理算法，在分配内存端，分配算法没问题，有很多种，首次适应、最佳适应、最坏适应法等，分配的时机，看用户什么时候申请。在回收端，回收情况分很四种：左/右临界区为空闲块、左右临界区均为空闲块和左右临界区均不为空，根据不同的情况，空闲块回收的方法也不同。那么回收的时机呢？在C语言中，我们要显式地使用free（）来回收不再使用的内存，在Java里，我们不需要这么做，自动回收机制会帮我们这么做，它又是怎么实现的呢？它怎么知道当前哪些对象不被使用，哪些对象可以被回收了呢？
在程序执行过程中，很多对象的引用和变量的使用，我们随时都可以访问到这些对象，而对于那些不能被直接访问到的对象，就应该被回收，以释放内存给新的对象使用。那么怎么知道哪些对象能被直接访问到，哪些对象不能被访问？我们看，对象的引用就像指针，把对象看做一个顶点，一个对象对另一个对象的应用看作一个箭头相连，那么多个对象之间的引用关系就构成了一个有向图。
在有向图中，一个顶点可以到达另一个顶点，那么就认为这两个顶点是连通的，就像一个对象可以直接或间接地访问到另一个对象。遍历有向图，找出所有不能被访问的顶点，然后把它们回收，实际的内存管理中回收机制也是这样的，一个顶点表示一个对象，对象之间的引用表示一条边，至于寻找图中无法被访问的顶点，那就是用到有向图中顶点可达性的寻找方法。给定的某一个顶点或是一组顶点，在图中遍历寻找所有从这些顶点开始，可到达的顶点，至于不能到达的顶点，则认为是不再使用的垃圾块或空闲块，将其回收。
有向图用背包数据结构来存储邻接表的方式，背包是一种不能做删除操作得集合数据类型，使用背包的目的是：收集元素并迭代遍历所有收集到的元素。由于我们的有向图无论是深度优先还是广度优先搜索，都要遍历图，所以用背包很合适。
package directeddfs;
import java.util.Iterator;
public class Bag<Item> implements Iterable<Item> {
private Node first; //链表头结点
private int N;
//链表结点的数据结构
private class Node {
Item item;
Node next;
}
public boolean isEmpty() {
return first == null;// or N == 0
}
public int size() {
return N;
}
public void add(Item item) {
Node oldfirst = first;
first = new Node();
first.item = item;
first.next = oldfirst;
}
@Override
public Iterator<Item> iterator() {
return new ListIterator();
}
private class ListIterator implements Iterator<Item> {
private Node current = first;
@Override
public boolean hasNext() {
return current != null;
}
@Override
public Item next() {
Item item = current.item;
current = current.next;
return item;
}
@Override
public void remove() {
}
}
}
背包的实现这里不详述，就是一个链表结构，可以添加元素和遍历，但没有删除元素的方法。来看看有向图的代码：
（有向图的初始化）
对于addEdge（）方法，也就是向图中插入一条边，由于是有向图，所以只需要设置一次，v1指向v2就把Graph[ v1 ] = v2，否则相反。
//深度优先搜索
public void DFSSearch(GraphDemo Graph, int tag) {
mark[tag] = true; //从顶点tag开始
for(int v : Graph.returnGraph(tag)) {
if(mark[v] != true) {
DFSSearch(Graph, v);
}
}
}遍历有向图的方法，可以使用深度优先搜索或广度优先搜索。
用一个boolean类型的mark数组来记录遍历图过程中可以访问到的顶点，在DFS中，每一次被访问到的顶点都把其mark[ v ]的值设置为true。
这里给出两种实现，第一种是单个顶点的可达性搜索：
//在图中查找顶点tag可到达的所有顶点
public dfsSearchDemo(GraphDemo Graph, int tag) {
mark = new boolean[Graph.returnV()];
DFSSearch(Graph, tag); //在图中查找tag顶点可达的所有顶点
}它要做的事情很简单，先获得图中顶点的数量，根据顶点数实例化mark数组，然后在图Graph中寻找并标记与tag连通的顶点，每访问到一个顶点就把mark数组中对应的mark[ v ]设置为true。最后完成一次遍历下来，找出Graph中所有顶点tag可到达的顶点。
对于多个顶点来说，方法一模一样，例如下面这个例子：
//在图中查找集合graph中的多个顶点可到达的所有顶点
public dfsSearchDemo(GraphDemo Graph, Iterable<Integer> graph) {
mark = new boolean[Graph.returnV()];
for(int v : graph) {
if(mark[v] != true) {
DFSSearch(Graph, v);
}
}
}我们把存放了多个顶点的集合，每次拿出一个顶点来做DFS，最后能获得集合中所有顶点在Graph中可到达的所有顶点（表述得有点拗口- -、）。
看看运行结果：
在典型的内存管理中，系统会定时地运行一个类似于这样有向图的多点可达性算法，来检测程序中的对象引用，然后清除那些不再被引用的对象，释放其内存。
完整实现代码已上传：
https://github.com/justinzengtm/Algorithms/tree/master/DepthFirstSearch/MultipointDirectedDFS
