前言
本博客是博主用于复习数据结构以及算法的博客，如果疏忽出现错误，还望各位指正。
广度优先搜索的原理
好了，还是这张图，不过是广度优先搜索
不难看出，就是“一层一层”搜
这次咱从A开始，因为如果从B开始的话，只需要一次，搜索过程就是
B直接搜完，入队A C D E，isVistied全部ture，结束
所以从A开始
A开始，入队B、C，对应isVistited变为true
B出队，遍历，A,C已经遍历过，队尾入D、E，变true
C出队，没新的可入的
D出队
E出队
OK结束
所以，基本原理就是咱上一节说的：我的回合，碰到邻接结点先存起来，我的回合结束，再进入新的回合（队头）
广度优先搜索的代码实现
好了，说完原理，我们来进行代码实现
还是那两个方法
一个是寻找当前结点的第一个邻接结点
//获取index行 第一个邻接结点
public int getFirstNeighbor(int index){
for(int i = 0;i < vertexList.size();i++){
if(edges[index][i] != Integer.MAX_VALUE){
return i; //找到就返回邻接结点的坐标
}
}
return -1; //没找到的话，返回-1
}另一个就是寻找当前结点的邻接结点的邻接结点（有点抽象，不过请看代码）
//获取row行 column列之后的第一个邻接结点
public int getNextNeighbor(int row,int column){
for(int i = column + 1;i < vertexList.size();i++){
if(edges[row][i] != Integer.MAX_VALUE){
return i; //找到就返回邻接结点的坐标
}
}
return -1; //没找到的话，返回-1
}之后就是主要的从哪个点开始进行BFS，最后那是要格外注意的，先前没有进入递归，因为是我的回合不停下，可以对比DFS，咱就可以理解了。
DFS里面，会调用含参DFS，之后再回到我的回合继续
BFS就是，入队，然后一直是我的回合
public void BFS(int index,boolean[] isVisited){
//BFS是由队列实现的，所以我们先创建一个队列
LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();
System.out.print(getVertexByIndex(index)+" "); //打印当前结点
isVisited[index] =true; //遍历标志ture
queue.addLast(index); //队尾加入元素
int cur,neighbor; //队列头节点cur和邻接结点neighbor
while(!queue.isEmpty()){//如果队列不为空的话，就一直进行下去
//取出队列头结点下标
cur = queue.removeFirst(); //可以用作出队
//得到第一个邻接结点的下标
neighbor = getFirstNeighbor(cur);
//之后遍历下一个
while(neighbor != -1){//邻接结点存在
//是否访问过
if(!isVisited[neighbor]){
System.out.print(getVertexByIndex(neighbor)+" ");
isVisited[neighbor] = true;
queue.addLast(neighbor);
}
//在cur行找neighbor列之后的下一个邻接结点
neighbor = getNextNeighbor(cur,neighbor);
}
}
}同样地，所有图的情况
//考虑到连通分量，需要对所有结点进行一次遍历，因为有Visited，所以不用考虑冲突情况
public void BFS(){
for(int i=0;i<vertexList.size();i++){
if(!isVisited[i]){
BFS(i,isVisited);
}
}
}以上就是BFS的所有内容
给出完整代码如下：
注意：每次之后记得清理isVisited为false，不然都是true
//package GraphTest.Demo;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
public class Graph{//这是一个图类
/***基础属性***/
int[][] edges; //邻接矩阵存储边
ArrayList<EData> to = new ArrayList<>(); //EData包含start,end,weight三个属性，相当于另一种存储方式，主要是为了实现kruskal算法定义的
ArrayList<String> vertexList = new ArrayList<>(); //存储结点名称，当然你若想用Integer也可以，这个是我自己复习用的
int numOfEdges; //边的个数
boolean[] isVisited;
//构造器
Graph(int n){
this.edges = new int[n][n];
//为了方便，决定讲结点初始化为INF，这也方便后续某些操作
int INF = Integer.MAX_VALUE;
for(int i=0;i<n;i++){
Arrays.fill(edges[i],INF);
}
this.numOfEdges = 0;
this.isVisited = new boolean[n];
}
//插入点
public void insertVertex(String vertex){//看自己个人喜好，我这边是一个一个在主方法里插入点的名称
vertexList.add(vertex);
}
//点的个数
public int getNumOfVertex(){
return vertexList.size();
}
//获取第i个节点的名称
public String getVertexByIndex(int i){
return vertexList.get(i);
}
//获取该节点的下标
public int getIndexOfVertex(String vertex){
return vertexList.indexOf(vertex);
}
//插入边
public void insertEdge(int v1,int v2,int weight){
//注意，这里是无向图
edges[v1][v2] = weight;
edges[v2][v1] = weight;
this.numOfEdges++;
//如果要用Kruskal算法的话这里+
to.add(new EData(v1,v2,weight)); //加入from to这种存储方式
}
//边的个数
public int getNumOfEdge(){
return this.numOfEdges;
}
//得到点到点的权值
public int getWeight(int v1,int v2){//获取v1和v2边的权重
return edges[v1][v2];
}
//打印图
public void showGraph(){
for(int[] line:edges){
System.out.println(Arrays.toString(line));
}
}
//获取index行 第一个邻接结点
public int getFirstNeighbor(int index){
for(int i = 0;i < vertexList.size();i++){
if(edges[index][i] != Integer.MAX_VALUE){
return i; //找到就返回邻接结点的坐标
}
}
return -1; //没找到的话，返回-1
}
//获取row行 column列之后的第一个邻接结点
public int getNextNeighbor(int row,int column){
for(int i = column + 1;i < vertexList.size();i++){
if(edges[row][i] != Integer.MAX_VALUE){
return i; //找到就返回邻接结点的坐标
}
}
return -1; //没找到的话，返回-1
}
//DFS实现，先定义一个isVisited布尔数组确认该点是否遍历过
public void DFS(int index,boolean[] isVisited){
System.out.print(getVertexByIndex(index)+" "); //打印当前结点
isVisited[index] = true;
//查找index的第一个邻接结点f
int f = getFirstNeighbor(index);
//
while(f != -1){//说明有
if(!isVisited[f]){//f没被访问过
DFS(f,isVisited); //就进入该节点f进行遍历
}
//如果f已经被访问过,从当前 i 行的 f列 处往后找
f = getNextNeighbor(index,f);
}
}
//考虑到连通分量，需要对所有结点进行一次遍历，因为有Visited，所以不用考虑冲突情况
public void DFS(){
for(int i=0;i<vertexList.size();i++){
if(!isVisited[i]){
DFS(i,isVisited);
}
}
}
public void BFS(int index,boolean[] isVisited){
//BFS是由队列实现的，所以我们先创建一个队列
LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();
System.out.print(getVertexByIndex(index)+" "); //打印当前结点
isVisited[index] =true; //遍历标志ture
queue.addLast(index); //队尾加入元素
int cur,neighbor; //队列头节点cur和邻接结点neighbor
while(!queue.isEmpty()){//如果队列不为空的话，就一直进行下去
//取出队列头结点下标
cur = queue.removeFirst(); //可以用作出队
//得到第一个邻接结点的下标
neighbor = getFirstNeighbor(cur);
//之后遍历下一个
while(neighbor != -1){//邻接结点存在
//是否访问过
if(!isVisited[neighbor]){
System.out.print(getVertexByIndex(neighbor)+" ");
isVisited[neighbor] = true;
queue.addLast(neighbor);
}
//在cur行找neighbor列之后的下一个邻接结点
neighbor = getNextNeighbor(cur,neighbor);
}
}
}
//考虑到连通分量，需要对所有结点进行一次遍历，因为有Visited，所以不用考虑冲突情况
public void BFS(){
for(int i=0;i<vertexList.size();i++){
if(!isVisited[i]){
BFS(i,isVisited);
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int n = 5;
String[] Vertexs ={"A","B","C","D","E"};
//创建图对象
Graph graph = new Graph(n);
for(String value:Vertexs){
graph.insertVertex(value);
}
graph.insertEdge(0,1,7);
graph.insertEdge(0,2,1);
graph.insertEdge(1,2,6);
graph.insertEdge(1,3,3);
graph.insertEdge(1,4,5);
graph.insertEdge(3,4,8);
graph.showGraph();
// for(EData i : graph.to){
// System.out.println(i.toString());
// }
graph.DFS(1, graph.isVisited);
System.out.println();
graph.DFS();//再求求所有的，看有没有剩下的
System.out.println();
Arrays.fill(graph.isVisited,false);
graph.BFS(1, graph.isVisited);
System.out.println();
Arrays.fill(graph.isVisited,false);
graph.BFS();
System.out.println();
}
}
class EData{
//当然，这是为了方便，直接记录结点下标，而不记录像"A"这种
int start;
int end;
int weight;
EData(int start,int end,int weight){
this.start = start;
this.end = end;
this.weight = weight;
}
@Override
public String toString() {
return "EData{" +
"start=" + start +
", end=" + end +
", weight=" + weight +
'}';
}
}前两行是DFS，DFS结点B之后没有进行清理
后两行是BFS，一个从B开始，一个从A开始
