20182326 2019-2020-1「データ構造とオブジェクト指向プログラミング」の実験9つのレポート
コース：「プログラミングとデータ構造」
クラス：1823
名：劉英傑
学生ID：20182326の
実験先生：ジョニーの
実験日：2019年12月2日
必修/選択科目：必修
1.実験の内容
（1）初期化：画面の指示（例えば：無向グラフ、有向グラフとして入力2入力）有向グラフの初期化をマッピングすると、図の必要性を定義する（利用可能な隣接行列、それはまた、隣接テーブルを使用することができる）（頂点数、エッジの数は、それはラフ紙に描かれた図に推薦し、次に頂点と辺）の番号を入力される（2分）
（2）図トラバーサル：ビューと図なしに横断する（深さと幅優先トラバーサル）が完了した（4分）
（3）ソートトポグラフィを完了し、出力シーケンスを出力するか、トポロジカルソートは、図環（3分）が存在しています
（4）最小全域木無向グラフ後（Kruscalプリムアルゴリズムまたはアルゴリズムであってもよい）、および出力（3点）
（5）完了は、図のシングルソースの最短パスに（ダイクストラ）（3分間）を解決しました。
2.実験の手順と結果
（1）初期化：初期画面プロンプト有向グラフと有する無向
（2）図トラバーサル：完了（深さと幅優先トラバーサル）トラバーサルおよび図の非有向グラフがあります。
（3）ソートトポグラフィを完了し、出力シーケンスを出力するか、トポロジカルソートは、図環が存在しています
（4）最小スパニングツリーグラフ後、出力します
図を解決するためのシングルソースの最短経路を完備（5）。
3.実験過程で発生した問題や決済処理
- 質問1：書き込みプリムのアルゴリズム
- 問題1ソリューション：
/*
* prim最小生成树
*
* 参数说明：
* start -- 从图中的第start个元素开始，生成最小树
*/
public void prim(int start) {
int num = mVexs.length; // 顶点个数
int index=0; // prim最小树的索引，即prims数组的索引
char[] prims = new char[num]; // prim最小树的结果数组
int[] weights = new int[num]; // 顶点间边的权值
// prim最小生成树中第一个数是"图中第start个顶点"，因为是从start开始的。
prims[index++] = mVexs[start];
// 初始化"顶点的权值数组"，
// 将每个顶点的权值初始化为"第start个顶点"到"该顶点"的权值。
for (int i = 0; i < num; i++ )
weights[i] = mMatrix[start][i];
// 将第start个顶点的权值初始化为0。
// 可以理解为"第start个顶点到它自身的距离为0"。
weights[start] = 0;
for (int i = 0; i < num; i++) {
// 由于从start开始的，因此不需要再对第start个顶点进行处理。
if(start == i)
continue;
int j = 0;
int k = 0;
int min = INF;
// 在未被加入到最小生成树的顶点中，找出权值最小的顶点。
while (j < num) {
// 若weights[j]=0，意味着"第j个节点已经被排序过"(或者说已经加入了最小生成树中)。
if (weights[j] != 0 && weights[j] < min) {
min = weights[j];
k = j;
}
j++;
}
// 经过上面的处理后，在未被加入到最小生成树的顶点中，权值最小的顶点是第k个顶点。
// 将第k个顶点加入到最小生成树的结果数组中
prims[index++] = mVexs[k];
// 将"第k个顶点的权值"标记为0，意味着第k个顶点已经排序过了(或者说已经加入了最小树结果中)。
weights[k] = 0;
// 当第k个顶点被加入到最小生成树的结果数组中之后，更新其它顶点的权值。
for (j = 0 ; j < num; j++) {
// 当第j个节点没有被处理，并且需要更新时才被更新。
if (weights[j] != 0 && mMatrix[k][j] < weights[j])
weights[j] = mMatrix[k][j];
}
}
// 计算最小生成树的权值
int sum = 0;
for (int i = 1; i < index; i++) {
int min = INF;
// 获取prims[i]在mMatrix中的位置
int n = getPosition(prims[i]);
// 在vexs[0...i]中，找出到j的权值最小的顶点。
for (int j = 0; j < i; j++) {
int m = getPosition(prims[j]);
if (mMatrix[m][n]<min)
min = mMatrix[m][n];
}
sum += min;
}
// 打印最小生成树
System.out.printf("PRIM(%c)=%d: ", mVexs[start], sum);
for (int i = 0; i < index; i++)
System.out.printf("%c ", prims[i]);
System.out.printf("\n");
}- 質問2：ダイクストラのアルゴリズムを書きます
- 問題2ソリューション：
public void dijkstra(int vs, int[] prev, int[] dist) {
// flag[i]=true表示"顶点vs"到"顶点i"的最短路径已成功获取
boolean[] flag = new boolean[mVexs.length];
// 初始化
for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
flag[i] = false; // 顶点i的最短路径还没获取到。
prev[i] = 0; // 顶点i的前驱顶点为0。
dist[i] = mMatrix[vs][i]; // 顶点i的最短路径为"顶点vs"到"顶点i"的权。
}
// 对"顶点vs"自身进行初始化
flag[vs] = true;
dist[vs] = 0;
// 遍历mVexs.length-1次；每次找出一个顶点的最短路径。
int k=0;
for (int i = 1; i < mVexs.length; i++) {
// 寻找当前最小的路径；
// 即，在未获取最短路径的顶点中，找到离vs最近的顶点(k)。
int min = INF;
for (int j = 0; j < mVexs.length; j++) {
if (flag[j]==false && dist[j]<min) {
min = dist[j];
k = j;
}
}
// 标记"顶点k"为已经获取到最短路径
flag[k] = true;
// 修正当前最短路径和前驱顶点
// 即，当已经"顶点k的最短路径"之后，更新"未获取最短路径的顶点的最短路径和前驱顶点"。
for (int j = 0; j < mVexs.length; j++) {
int tmp = (mMatrix[k][j]==INF ? INF : (min + mMatrix[k][j]));
if (flag[j]==false && (tmp<dist[j]) ) {
dist[j] = tmp;
prev[j] = k;
}
}
}
// 打印dijkstra最短路径的结果
System.out.printf("dijkstra(%c): \n", mVexs[vs]);
for (int i=0; i < mVexs.length; i++)
System.out.printf(" shortest(%c, %c)=%d\n", mVexs[vs], mVexs[i], dist[i]);
}
その他（知覚、思考、など）
- レビュー前の知識（書かれたプリムのアルゴリズムとダイクストラ法）