Java数据结构之有向图设计与实现详解
目录
- 前言
- 定义及相关术语
- API设计
- 代码实现
前言
在实际生活中，很多应用相关的图都是有方向性的，最直观的就是网络，可以从A页面通过链接跳转到B页面，那么a和b连接的方向是a->b,但不能说是b->a,此时我们就需要使用有向图来解决这一类问题，它和我们之前学习的无向图，最大的区别就在于连接是具有方向的，在代码的处理上也会有很大的不同。
定义及相关术语
定义：
有向图是一副具有方向性的图，是由一组顶点和一组有方向的边组成的，每条方向的边都连着一对有序的顶点。
出度：
由某个顶点指出的边的个数称为该顶点的出度。
入度：
指向某个顶点的边的个数称为该顶点的入度。
有向路径：
由一系列顶点组成，对于其中的每个顶点都存在一条有向边，从它指向序列中的下一个顶点。
有向环：
一条至少含有一条边，且起点和终点相同的有向路径。
一副有向图中两个顶点v和w可能存在以下四种关系：
- 没有边相连；
- 存在从v到w的边v—>w;
- 存在从w到v的边w—>v;
- 既存在w到v的边，也存在v到w的边，即双向连接；
API设计
| 类名 | Digraph |
|---|---|
| 成员变量 | 1.private final int V: 记录顶点数量2.private int E: 记录边数量3.private Queue[] adj: 邻接表 |
| 构造方法 | Digraph(int V)：创建一个包含V个顶点但不包含边的有向图 |
| 成员方法 | 1.public int V():获取图中顶点的数量2.public int E():获取图中边的数量3.public void addEdge(int v,int w):向有向图中添加一条边 v->w4.public Queue adj(int v)：获取由v指出的边所连接的所有顶点5.private Digraph reverse():该图的反向图 |
在api中设计了一个反向图，其因为有向图的实现中，用adj方法获取出来的是由当前顶点v指向的其他顶点，如果
能得到其反向图，就可以很容易得到指向v的其他顶点。
代码实现
/**
* 有向图设计
*
* @author alvin
* @date 2022/11/1
* @since 1.0
**/
public class Digraph {
//顶点数目
private final int V;
//边的数目
private int E;
//邻接表
private Queue<Integer>[] adj;
public Digraph(int V){
//初始化顶点数量
this.V = V;
//初始化边的数量
this.E = 0;
//初始化邻接表
this.adj = new Queue[V];
for (int i = 0; i < adj.length; i++) {
adj[i] = new ArrayDeque<>();
}
}
//获取顶点数目
public int V(){
return V;
}
//获取边的数目
public int E(){
return E;
}
//向有向图中添加一条边 v->w
public void addEdge(int v, int w) {
//只需要让顶点w出现在顶点v的邻接表中，因为边是有方向的，最终，顶点v的邻接表中存储的相邻顶点的含义是： v->其他顶点
adj[v].add(w);
E++;
}
//获取由v指出的边所连接的所有顶点
public Queue<Integer> adj(int v){
return adj[v];
}
//该图的反向图
private Digraph reverse(){
//创建有向图对象
Digraph r = new Digraph(V);
for (int v = 0;v<V;v++){
//获取由该顶点v指出的所有边
for (Integer w : adj[v]) {//原图中表示的是由顶点v->w的边
r.addEdge(w,v);//w->v
}
}
return r;
}
}
到此这篇关于Java数据结构之有向图设计与实现详解的文章就介绍到这了,更多相关Java有向图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
相关推荐
-
Java数据结构之图的基础概念和数据模型详解
目录 图的实际应用 图的定义及分类 图的相关术语 图的存储结构 邻接矩阵 邻接表 图的实现 图的API设计 代码实现 图的实际应用 在现实生活中,有许多应用场景会包含很多点以及点点之间的连接,而这些应用场景我们都可以用即将要学习的图这种数据结构去解决. 地图: 我们生活中经常使用的地图,基本上是由城市以及连接城市的道路组成,如果我们把城市看做是一个一个的点,把道路看做是一条一条的连接,那么地图就是我们将要学习的图这种数据结构. 图的定义及分类 定义: 图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组
-
Java数据结构之图的路径查找算法详解
目录 前言 算法详解 实现 API设计 代码实现 前言 在实际生活中,地图是我们经常使用的一种工具,通常我们会用它进行导航,输入一个出发城市,输入一个目的地 城市,就可以把路线规划好,而在规划好的这个路线上,会路过很多中间的城市.这类问题翻译成专业问题就是: 从s顶点到v顶点是否存在一条路径?如果存在,请找出这条路径. 例如在上图上查找顶点0到顶点4的路径用红色标识出来,那么我们可以把该路径表示为 0-2-3-4. 如果对图的前置知识不了解,请查看系列文章: [数据结构与算法]图的基础概念和数据
-
Java数据结构之图的两种搜索算法详解
目录 前言 深度优先搜索算法 API设计 代码实现 广度优先搜素算法 API设计 代码实现 案例应用 前言 在很多情况下,我们需要遍历图,得到图的一些性质,例如,找出图中与指定的顶点相连的所有顶点,或者判定某个顶点与指定顶点是否相通,是非常常见的需求. 有关图的搜索,最经典的算法有深度优先搜索和广度优先搜索,接下来我们分别讲解这两种搜索算法. 学习本文前请先阅读这篇文章 [数据结构与算法]图的基础概念和数据模型. 深度优先搜索算法 所谓的深度优先搜索,指的是在搜索时,如果遇到一个结点既有子结点,
-
Java数据结构之有向图设计与实现详解
目录 前言 定义及相关术语 API设计 代码实现 前言 在实际生活中,很多应用相关的图都是有方向性的,最直观的就是网络,可以从A页面通过链接跳转到B页面,那么a和b连接的方向是a->b,但不能说是b->a,此时我们就需要使用有向图来解决这一类问题,它和我们之前学习的无向图,最大的区别就在于连接是具有方向的,在代码的处理上也会有很大的不同. 定义及相关术语 定义: 有向图是一副具有方向性的图,是由一组顶点和一组有方向的边组成的,每条方向的边都连着一对有序的顶点. 出度: 由某个顶点指出的边的个数
-
Java数据结构之有向图的拓扑排序详解
目录 前言 拓扑排序介绍 检测有向图中的环 实现思路 API设计 代码实现 基于深度优先的顶点排序 实现思路 API设计 代码实现 拓扑排序 API设计 代码实现 测试验证 前言 在现实生活中,我们经常会同一时间接到很多任务去完成,但是这些任务的完成是有先后次序的.以我们学习java 学科为例,我们需要学习很多知识,但是这些知识在学习的过程中是需要按照先后次序来完成的.从java基础,到 jsp/servlet,到ssm,到springboot等是个循序渐进且有依赖的过程.在学习jsp前要首先掌
-
Java数据结构之优先级队列(PriorityQueue)用法详解
目录 概念 PriorityQueue的使用 小试牛刀(最小k个数) 堆的介绍 优先级队列的模拟实现 Top-k问题 概念 优先级队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,与队列不同的是,操作的数据带有优先级,通俗的讲就是可以比较大小,在出队列的时候往往需要优先级最高或者最低的元素先出队列,这种数据结构就是优先级队列(PriorityQueue) PriorityQueue的使用 构造方法 这里只介绍三种常用的构造方法 构造方法 说明 PriorityQueue() 不带参数,默认容量为11 P
-
Java 数据结构算法Collection接口迭代器示例详解
目录 Java合集框架 Collection接口 迭代器 Java合集框架 数据结构是以某种形式将数据组织在一起的合集(collection).数据结构不仅存储数据,还支持访问和处理数据的操作 在面向对象的思想里,一种数据结构也被认为是一个容器(container)或者容器对象(container object),它是一个能存储其他对象的对象,这里的其他对象常被称为数据或者元素 定义一种数据结构从实质上讲就是定义一个类.数据结构类应该使用数据域存储数据,并提供方法支持查找.插入和删除等操作 Ja
-
Java数据结构之栈与队列实例详解
目录 一,栈 1,概念 2,栈的操作 3,栈的实现 4,实现mystack 二,队列 1,概念 2,队列的实现 3,实现myqueue 栈.队列与数组的区别? 总结 一,栈 1,概念 在我们软件应用 ,栈这种后进先出数据结构的应用是非常普遍的.比如你用浏 览器上网时不管什么浏览器都有 个"后退"键,你点击后可以接访问顺序的逆序加载浏览过的网页. 很多类似的软件,比如 Word Photoshop 等文档或图像编 软件中 都有撤销 )的操作,也是用栈这种方式来实现的,当然不同的
-
java数据结构与算法之希尔排序详解
本文实例讲述了java数据结构与算法之希尔排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里要介绍的是希尔排序(缩小增量排序法). 希尔排序:通过比较相距一定间隔的元素来工作:各趟比较所用的距离(增量)随着算法的进行而减小,直到只比较相邻元素的最后一趟排序为止.是插入排序的一种,是针对直接插入排序算法的改进. 算法思想:先将要排序的序列按某个增量d分成若干个子序列,对每个子序列中全部元素分别进行直接插入排序,然后再用一个较小的增量对它进行分组,在每组中再进行排序.当增量减到1时,整个要排序的数被分成一
-
Java数据结构之栈的线性结构详解
目录 一:栈 二:栈的实现 三:栈的测试 四:栈的应用(回文序列的判断) 总结 一:栈 栈是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表,此位置就是表的末端,叫作栈顶. 栈的基本操作分为push(入栈) 和 pop(出栈),前者相当于插入元素到表的末端(栈顶),后者相当于删除栈顶的元素. 二:栈的实现 public class LinearStack { /** * 栈的初始默认大小为10 */ private int size = 5; /** * 指向栈顶的数组下标 */ int top = -1
-
Java数据结构之优先级队列(堆)图文详解
目录 一.堆的概念 二.向下调整 1.建初堆 2.建堆 三.优先级队列 1.什么是优先队列? 2.入队列 3.出队列 4.返回队首元素 5.堆的其他TopK问题 总结: 总结 一.堆的概念 堆的定义:n个元素的序列{k1 , k2 , … , kn}称之为堆,当且仅当满足以下条件时: (1)ki >= k2i 且 ki >= k(2i+1) ——大根堆 (2) ki <= k2i 且 ki <= k(2i+1) ——小根堆 简单来说: 堆是具有以下性质的完全二叉树:(1)每个结点的
-
java 数据结构之堆排序（HeapSort）详解及实例
1 堆排序 堆是一种重要的数据结构,分为大根堆和小根堆,是完全二叉树, 底层如果用数组存储数据的话,假设某个元素为序号为i(Java数组从0开始,i为0到n-1),如果它有左子树,那么左子树的位置是2i+1,如果有右子树,右子树的位置是2i+2,如果有父节点,父节点的位置是(n-1)/2取整.最大堆的任意子树根节点不小于任意子结点,最小堆的根节点不大于任意子结点. 所谓堆排序就是利用堆这种数据结构的性质来对数组进行排序,在数组的非降序排序中,需要使用的就是大根堆,因为根据大根堆的性质可知,最大的
-
java图搜索算法之DFS与BFS详解
目录 一.前言 二.深度优先搜索 三.广度优先搜索 四.结语 你好,我是小黄,一名独角兽企业的Java开发工程师. 感谢茫茫人海中我们能够相遇, 俗话说:当你的才华和能力,不足以支撑你的梦想的时候,请静下心来学习, 希望优秀的你可以和我一起学习,一起努力,实现属于自己的梦想. 一.前言 上一篇文章我们提到了关于图的形象化描述方法,不知道大家还有没有印象.没有印象的话,可以去看一下上期的内容 对于图来说,搜索的方法无外乎两种,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS) 两种搜索算法也不太相同,