当前位置: 首页 > news >正文

旧笔记本 做网站seo工作室

旧笔记本 做网站,seo工作室,jarvis wordpress,网站建设公司落寞目录 广度优先遍历与最短路径 Java 实例代码 src/runoob/graph/ShortestPath.java 文件代码: 广度优先遍历与最短路径 广度优先遍历从某个顶点 v 出发,首先访问这个结点,并将其标记为已访问过,然后顺序访问结点v的所有未被访问…

目录

 

广度优先遍历与最短路径

Java 实例代码

src/runoob/graph/ShortestPath.java 文件代码:


 

广度优先遍历与最短路径

广度优先遍历从某个顶点 v 出发,首先访问这个结点,并将其标记为已访问过,然后顺序访问结点v的所有未被访问的邻接点 {vi,..,vj} ,并将其标记为已访问过,然后将 {vi,...,vj} 中的每一个节点重复节点v的访问方法,直到所有结点都被访问完为止。

我们可以分为三个步骤:

  • (1)使用一个辅助队列 q,首先将顶点 v 入队,将其标记为已访问,然后循环检测队列是否为空。
  • (2)如果队列不为空,则取出队列第一个元素,并将与该元素相关联的所有未被访问的节点入队,将这些节点标记为已访问。
  • (3)如果队列为空,则说明已经按照广度优先遍历了所有的节点。

下图所示,右边蓝色表示从 0 开始遍历节点的顺序,下面是记录距离 0 的距离,可知广度优先遍历能求出无权图的最短路径。

 

b3c43b0d2586676d77450effdd17123a.png

下面用代码展示如何用广度优先遍历方式完成遍历,并且查询到最短路径。我们在上一小节代码的基础上增加一全局变量 ord 数组,记录路径中节点的次序。ord[i] 表示 i 节点在路径中的次序。同时构造函数做出相应调整,在遍历相邻节点时 每访问一个未被访问的节点进行 ord[i] = ord[v] + 1记录距离。邻接表的广度优先遍历时间复杂度为 O(V+E),邻接矩阵的时间复杂度为O(V^2)。

...
// 构造函数, 寻路算法, 寻找图graph从s点到其他点的路径
public ShortestPath(Graph graph, int s){
    // 算法初始化
    G = graph;
    assert s >= 0 && s < G.V();

    visited = new boolean[G.V()];
    from = new int[G.V()];
    ord = new int[G.V()];
    for( int i = 0 ; i < G.V() ; i ++ ){
        visited[i] = false;
        from[i] = -1;
        ord[i] = -1;
    }
    this.s = s;
    // 无向图最短路径算法, 从s开始广度优先遍历整张图
    LinkedList<Integer> q = new LinkedList<Integer>();
    q.push( s );
    visited[s] = true;
    ord[s] = 0;
    while( !q.isEmpty() ){
        int v = q.pop();
        for( int i : G.adj(v) )
            if( !visited[i] ){
                q.push(i);
                visited[i] = true;
                from[i] = v;
                ord[i] = ord[v] + 1;
            }
    }
}
...

查看从 s 点到 w 点的最短路径长度,若从 s 到 w 不可达,返回-1。

...
public int length(int w){
    assert w >= 0 && w < G.V();
    return ord[w];
}
...

Java 实例代码

源码包下载:Download

src/runoob/graph/ShortestPath.java 文件代码:

package runoob.graph;

import runoob.graph.read.Graph;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Stack;
import java.util.Vector;

/**
 * 广度优先遍历与最短路径
 */
public class ShortestPath {
    // 图的引用
    private Graph G;
    // 起始点
    private int s;
    // 记录dfs的过程中节点是否被访问
    private boolean[] visited;
    // 记录路径, from[i]表示查找的路径上i的上一个节点
    private int[] from;
    // 记录路径中节点的次序。ord[i]表示i节点在路径中的次序。
    private int[] ord;
    // 构造函数, 寻路算法, 寻找图graph从s点到其他点的路径
    public ShortestPath(Graph graph, int s){

        // 算法初始化
        G = graph;
        assert s >= 0 && s < G.V();

        visited = new boolean[G.V()];
        from = new int[G.V()];
        ord = new int[G.V()];
        for( int i = 0 ; i < G.V() ; i ++ ){
            visited[i] = false;
            from[i] = -1;
            ord[i] = -1;
        }
        this.s = s;
        // 无向图最短路径算法, 从s开始广度优先遍历整张图
        LinkedList<Integer> q = new LinkedList<Integer>();
        q.push( s );
        visited[s] = true;
        ord[s] = 0;
        while( !q.isEmpty() ){
            int v = q.pop();
            for( int i : G.adj(v) )
                if( !visited[i] ){
                    q.push(i);
                    visited[i] = true;
                    from[i] = v;
                    ord[i] = ord[v] + 1;
                }
        }
    }

    // 查询从s点到w点是否有路径
    public boolean hasPath(int w){
        assert w >= 0 && w < G.V();
        return visited[w];
    }
    // 查询从s点到w点的路径, 存放在vec中
    public Vector<Integer> path(int w){
        assert hasPath(w) ;
        Stack<Integer> s = new Stack<Integer>();
        // 通过from数组逆向查找到从s到w的路径, 存放到栈中
        int p = w;
        while( p != -1 ){
            s.push(p);
            p = from[p];
        }

        // 从栈中依次取出元素, 获得顺序的从s到w的路径
        Vector<Integer> res = new Vector<Integer>();
        while( !s.empty() )
            res.add( s.pop() );

        return res;
    }

    // 打印出从s点到w点的路径
    public void showPath(int w){
        assert hasPath(w) ;
        Vector<Integer> vec = path(w);
        for( int i = 0 ; i < vec.size() ; i ++ ){
            System.out.print(vec.elementAt(i));
            if( i == vec.size() - 1 )
                System.out.println();
            else
                System.out.print(" -> ");
        }
    }
    // 查看从s点到w点的最短路径长度
    // 若从s到w不可达,返回-1
    public int length(int w){
        assert w >= 0 && w < G.V();
        return ord[w];
    }
}

 

 

http://www.khdw.cn/news/1483.html

相关文章:

  • 做网站快速排名软件优化公司流程制度
  • 蒙古文政府网站群建设资料微博推广方案
  • 做网站 怎么谈网络培训系统
  • 桂林的网站建设公司b2b网站平台
  • 买医疗产品的网站建设站长seo查询
  • 可视化网站建设平台新乡seo外包
  • 济南网络推广网络营销软件企业seo职位
  • 唐山专业做网站公司网络营销推广有效方式
  • 一个ip两个网站怎么做新媒体运营师证书
  • 做网站开公司网络市场调研的五个步骤
  • 公司做的网站费用计入什么科目磁力狗
  • 建设网站的风险分析淘宝指数官网
  • 思茅区建设局网站百度注册网站
  • 深圳建网站的公免费开通网站
  • 用前端做的比较酷的网站百度自然排名优化
  • 腾讯云备案 网站名称汕头seo公司
  • 有哪些企业建设网站网站内容管理系统
  • 做外贸需要做个英文网站吗百度推广深圳分公司
  • 怎样自己做网站推广网络服务器是指什么
  • 属于网站seo分析什么软件实时热榜
  • 劳动保障局瓯海劳务市场和做网站5g影讯5g天线在线观看免费视频
  • 网站建设案例精英seo网站快速排名软件
  • wordpress空格消失seo是什么牌子
  • 乐清做网站建设长沙企业seo服务
  • wordpress中英网站插件中国品牌策划公司排名
  • 做网站推广对电脑有什么要求百度网页制作
  • 怎么做网站的效果图百度seo搜索引擎优化方案
  • 赌博游戏网站怎么做个人怎么注册自己的网站
  • 网络兼职干什么搜索引擎优化教程
  • 大连网站建设具体流程是什么科学新概念seo外链平台