图---邻接矩阵的深度搜索与广度搜索测试一

目前这里没有考虑，路径权值与方向

简单的图的深度搜索与广度搜索，备忘

import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;import java.util.Stack;class Point {        String name;        boolean isVisit;            public Point(String name) {            this.name = name;        }        }        /**   * @author pc   *    */    public class Graph {        final static int LENGTH = 20;            Point[] points;        int line[][];        int curLength;            public Graph() {            points = new Point[LENGTH];            line = new int[LENGTH][LENGTH];        }            public void addLine(int x, int y) {            line[x][y] = 1;line[y][x] = 1;        }            public void addPoint(Point v) {            points[curLength++] = v;        }            public void showName(int index) {            System.out.print(points[index].name);        }            public void showNbsp() {            System.out.print(" ");        }            private int getNextPi(Integer x) {            for (int i = 0; i < curLength; i++) {                if (!points[i].isVisit && line[x][i] > 0) {                    return i;                }            }            return -1;        }            private void initPoints() {            for (int i = 0; i < curLength; i++) {                points[i].isVisit = false;            }        }            /**       * 深度搜索        * 起始点A，压入堆栈        * 1、A与B存在连线，却 B 未被访问，把B压入堆栈，        * 2、检查B与下一个节点 C 是否存在 ，像条件1的情况，不存在，将B弹出；存在将 C 压入堆栈        * 不存在时：        * 3、检查A与下一个节点关系，重复 1、2、3步，直到堆栈为空。       */        public void dfs() {            Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();            showName(0);            showNbsp();            stack.push(0);            points[0].isVisit = true;                while (!stack.isEmpty()) {                int i = getNextPi(stack.peek());                if (i < 0) {                    stack.pop();                } else {                    stack.push(i);                    showName(i);                    showNbsp();                    points[i].isVisit = true;                }            }            initPoints();        }            /**       * 广度搜索        * 起始点A，加入队列        * 1、A与B, C, F 存在连线，却 B, C, F 未被访问，把B, C, F 加入队列，直到没有与A有连接的节点，将A移出队列！        * 2、再从队列头中取出B，循环 条件1的操作。 直到队列为空       *        */        public void bfs() {            Queue<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();            showName(0);            showNbsp();            queue.add(0);            points[0].isVisit = true;            while (!queue.isEmpty()) {                int i = getNextPi(queue.peek());                if (i < 0) {                    queue.poll();                } else {                    queue.add(i);                    showName(i);                    showNbsp();                    points[i].isVisit = true;                }            }            initPoints();        }            /**       * 最小生成树       *  区别是打印当前节点       */        public void mfs() {            Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();            stack.push(0);            points[0].isVisit = true;                while (!stack.isEmpty()) {                Integer curIndex = stack.peek();                    int i = getNextPi(curIndex);                if (i < 0) {                    stack.pop();                } else {                    stack.push(i);                        showName(curIndex);                    showName(i);                    showNbsp();                    points[i].isVisit = true;                }            }            initPoints();        }             /**      * 拓扑排序：      * 不能为一有向环型图      * 找到没有后继节点，加入到序列数据中      */      public void topo(){          String sortName[] = new String[LENGTH];          int oldCur = curLength;          while(curLength > 0){              int i = noNextPi();              if(i < 0)                  throw new RuntimeException("图是一个有向环");              sortName[curLength-1] = points[i].name;                            deletePoint(i); //删除 这个节点                        }                    for(int i = 0; i < oldCur; i++){              System.out.print(sortName[i]);              showNbsp();           }                    initPoints();      }          private void deletePoint(int di) {          if(di != curLength - 1){              for(int i = di; i < curLength - 1; i++){                  points[i] = points[i+1];              }              for(int row = di; row < curLength - 1; row++){                  moveRowUp(row, curLength);              }              for(int col = di; col < curLength - 1; col++){                  moveColLeft(col, curLength);              }          }          curLength--;      }        private void moveColLeft(int col, int length) {          for (int j = 0; j < length; j++) {              line[j][col] = line[j][col + 1];          }      }        private void moveRowUp(int row, int length) {          for (int j = 0; j < length; j++) {              line[row][j] = line[row + 1][j];          }      }        private int noNextPi() {          // 找出没有子节点的          for (int i = 0; i < curLength; i++) {              boolean hasNext = false;              for (int j = 0; j < curLength; j++) {                  if (line[i][j] > 0) {                      hasNext = true;                  }              }                if (!hasNext) {                  return i;              }          }            return -1;      }        public static void printLn(String name){          System.out.println("");          System.out.println(name);      }      public static void main(String[] args) {            Graph g = new Graph();            for (int i = 65; i <= 70; i++) {                char c = (char) i;                Point point = new Point(c + "");                g.addPoint(point);            }                g.addLine(0, 1); // ab            g.addLine(0, 2); // ac            g.addLine(0, 5); // af                g.addLine(1, 3); // bd                g.addLine(2, 3); // cd            g.addLine(2, 4); // ce                g.addLine(3, 4); // de                printLn("深度搜索：");          g.dfs();                            printLn("广度搜索：");          g.bfs();                printLn("最小生成树：");            g.mfs();                //printLn("拓扑排序：");            //g.topo();                  }        }