0、图的概念
**图:**是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构:G = (V, E),其中:
- 顶点集合V = {x|x属于某个数据对象集}是有穷非空集合;
- 边的集合E = {(x,y)|x,y属于V}或者E = {|x,y属于V && Path(x, y)}是顶点间关系的有穷集合。
(x, y)表示x到y的一条双向通路,即(x, y)是无方向的;Path表示从x到y的一条单向通路,即Path 是有方向的。
**顶点和边:**图中结点称为顶点,第i个顶点记作vi。两个顶点vi和vj相关联称作顶点vi和顶点vj之间有一条边, 图中的第k条边记作ek,ek = (vi,vj)或<vi,vj>。
**有向图和无向图:**在有向图中,顶点对<x,y>是有序的,顶点对<x,y>称为顶点x到顶点y的一条边(弧),<x,y>和<y,x>是两条不同的边,比如下图G3和G4为有向图。在无向图中,顶点对(x, y)是无序的,顶点对(x,y) 称为顶点x和顶点y相关联的一条边,这条边没有特定方向,(x, y)和(y,x)是同一条边,比如下图G1和G2为 无向图。注意:无向边(x, y)等于有向边<x,y>和<y,x>。
完全图:在有n个顶点的无向图中,若有n * (n-1)/2条边,即任意两个顶点之间有且仅有一条边,则称此图为无向完全图,比如上图G1;在n个顶点的有向图中,若有n * (n-1)条边,即任意两个顶点之间有且仅有方向相反的边,则称此图为有向完全图,比如上图G4。
邻接顶点**:在无向图中G中,若(u, v)是E(G)中的一条边,则称u和v互为邻接顶点**,并称边(u,v)依附于顶点u和v;在有向图G中,若是E(G)中的一条边,则称顶点u邻接到v,顶点v邻接自顶点u,并称边与 顶点u和顶点v相关联。
顶点的度:顶点v的度是指与它相关联的边的条数,记作deg(v)。在有向图中,顶点的度等于该顶点的入度与 出度之和,其中顶点v的入度是以v为终点的有向边的条数,记作indev(v);顶点v的出度是以v为起始点的有向 边的条数,记作outdev(v)。因此:dev(v) = indev(v) + outdev(v)。注意:对于无向图,顶点的度等于该顶 点的入度和出度,即dev(v) = indev(v) = outdev(v)。
路径:在图G = (V, E)中,若从顶点vi出发有一组边使其可到达顶点vj,则称顶点vi到顶点vj的顶点序列为从 顶点vi到顶点vj的路径。
路径长度:对于不带权的图,一条路径的路径长度是指该路径上的边的条数;对于带权的图,一条路径的路 径长度是指该路径上各个边权值的总和。
简单路径与回路:若路径上各顶点v1,v2,v3,…,vm均不重复,则称这样的路径为简单路径。若路 径上 第一个顶点v1和最后一个顶点vm重合,则称这样的路径为回路或环
子图:设图G = {V, E}和图G1 = {V1 ,E1},若V1属于V且E1属于E,则称G1是G的子图。
连通图:在无向图中,若从顶点v1到顶点v2有路径,则称顶点v1与顶点v2是连通的。如果图中任意一 对顶点 都是连通的,则称此图为连通图。
强连通图:在有向图中,若在每一对顶点vi和vj之间都存在一条从vi到vj的路径,也存在一条从vj到 vi的路 径,则称此图是强连通图。
生成树:一个连通图的最小连通子图称作该图的生成树。有n个顶点的连通图的生成树有n个顶点和n-1条边。
1、如何存储图
因为图中既有节点,又有边(节点与节点之间的关系),因此,在图的存储中,只需要保存:节点和边关系即可。节点保存比较简单,只需要一段连续空间即可,那边关系该怎么保存呢?
1-1、邻接矩阵
因为节点与节点之间的关系就是连通与否,即为0或者1,因此邻接矩阵(二维数组)即是:先用一个数组将定点保存,然后采用矩阵来表示节点与节点之间的关系。
注意:
- 无向图的邻接矩阵是对称的,第i行(列)元素之和,就是顶点i的度。有向图的邻接矩阵则不一定是对称的,第i行(列)元素之后就是顶点i 的出(入)度。
- 如果边带有权值,并且两个节点之间是连通的,上图中的边的关系就用权值代替,如果两个顶点不通,则使用无穷大代替。
- 邻接矩阵存储图的优点是能够快速知道两个顶点是否连通,缺陷是如果顶点比较多,边比较少时,矩阵中存储了大量的0成为系数矩阵,比较浪费空间,并且要求两个节点之间的路径不是很好求。
public class Constant {
public static final int MAX = Integer.MAX_VALUE;
}
package org.example.graph;
import org.example.unionfindset.UnionFindSet;
import java.util.*;
/**
* @Author 12629
* @Description: 使用邻接矩阵来存储图
*/
public class GraphByMatrix {
private char[] arrayV;//顶点数组
private int[][] matrix;//矩阵
private boolean isDirect;//是否是有向图
/**
* 此时
* @param size 代表当前顶点的个数
* @param isDirect
*/
public GraphByMatrix(int size,boolean isDirect) {
this.arrayV = new char[size];
matrix = new int[size][size];
for (int i = 0; i < size; i++) {
Arrays.fill(matrix[i],Constant.MAX);
}
this.isDirect = isDirect;
}
public void initArrayV(char[] array) {
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
arrayV[i] = array[i];
}
}
/**
*
* @param srcV 起点
* @param destV 终点
* @param weight 权值
*/
public void addEdge(char srcV,char destV,int weight) {
int srcIndex = getIndexOfV(srcV);
int destIndex = getIndexOfV(destV);
matrix[srcIndex][destIndex] = weight;
//如果是无向图 那么相反的位置 也同样需要置为空
if(!isDirect) {
matrix[destIndex][srcIndex] = weight;
}
}
/**
* 获取顶点V的下标
* @param v
* @return
*/
private int getIndexOfV(char v) {
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(arrayV[i] == v) {
return i;
}
}
return -1;
}
/**
* 获取顶点的度:有向图 = 入度+出度
* @param v
* @return
*/
public int getDevOfV(char v) {
int count = 0;
int srcIndex = getIndexOfV(v);
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(matrix[srcIndex][i] != Constant.MAX) {
count++;
}
}
//计算有向图的入度
if(isDirect) {
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(matrix[i][srcIndex] != Constant.MAX) {
count++;
}
}
}
return count;
}
public void printGraph() {
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
System.out.print(arrayV[i]+" ");
}
System.out.println();
for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
for (int j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
if(matrix[i][j] == Constant.MAX) {
System.out.print("∞ ");
}else {
System.out.print(matrix[i][j]+" ");
}
}
System.out.println();
}
}
public void bfs(char v) {
//1、定义一个visited数组 标记当前这个顶点是不是已经被 访问的
boolean[] visited = new boolean[arrayV.length];
//2、定义一个队列,来辅助完成广度优先遍历
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
int srcIndex = getIndexOfV(v);
queue.offer(srcIndex);
while (!queue.isEmpty()) {
int top = queue.poll();
System.out.print(arrayV[top]+"->");
visited[top] = true;//每次弹出一个元素 就置为true
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(matrix[top][i] != Constant.MAX && !visited[i]) {
queue.offer(i);
visited[i] = true;
}
}
}
}
/**
* 深度优先遍历
* @param v
*/
public void dfs(char v) {
boolean[] visited = new boolean[arrayV.length];
int srcIndex = getIndexOfV(v);
dfsChild(srcIndex,visited);
}
private void dfsChild(int srcIndex,boolean[] visited) {
System.out.print(arrayV[srcIndex]+"->");
visited[srcIndex] = true;
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(matrix[srcIndex][i] != Constant.MAX && !visited[i]) {
dfsChild(i,visited);
}
}
}
/**
* 定义了一个边的抽象类
*/
static class Edge {
public int srcIndex;
public int destIndex;
public int weight;//权重
public Edge(int srcIndex, int destIndex, int weight) {
this.srcIndex = srcIndex;
this.destIndex = destIndex;
this.weight = weight;
}
}
/**
* 克鲁斯卡尔算法 实现
* @param minTree
* @return
*/
public int kruskal(GraphByMatrix minTree) {
//1、定义一个优先级队列 用来存储边
PriorityQueue<Edge> minQ = new PriorityQueue<>(new Comparator<Edge>() {
@Override
public int compare(Edge o1, Edge o2) {
return o1.weight - o2.weight;
}
});
int n = arrayV.length;//顶点的个数
//2. 遍历邻接矩阵,把所有的边,放到优先级队列当中
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(i < j && matrix[i][j] != Constant.MAX) {
minQ.offer(new Edge(i,j,matrix[i][j]));
}
}
}
UnionFindSet ufs = new UnionFindSet(n);
//3、开始从 优先级队列当中 取边
int size = 0;
int totalWight = 0;
while (size < n-1 && !minQ.isEmpty()) {
Edge edge = minQ.poll();
int srcIndex = edge.srcIndex;
int destIndex = edge.destIndex;
if(!ufs.isSameUnionFindSet(srcIndex,destIndex)) {
//添加到最小生成树当中
minTree.addEdgeUseIndex(srcIndex,destIndex,matrix[srcIndex][destIndex]);
System.out.println("选择的边:"+arrayV[srcIndex]+"->"+
arrayV[destIndex]+":"+matrix[srcIndex][destIndex]);
size++;//记录添加的边的条数
totalWight+= matrix[srcIndex][destIndex];//记录最小生成树的 权值
ufs.union(srcIndex,destIndex);
}
}
if(size == n-1) {
return totalWight;
}else {
return -1;//没有最小生成树
}
}
private void addEdgeUseIndex(int srcIndex,int destIndex,int weight) {
matrix[srcIndex][destIndex] = weight;
//如果是无向图 那么相反的位置 也同样需要置为空
if(!isDirect) {
matrix[destIndex][srcIndex] = weight;
}
}
public static void testGraphMinTree() {
String str = "abcdefghi";
char[] array =str.toCharArray();
GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(),false);
g.initArrayV(array);
g.addEdge('a', 'b', 4);
g.addEdge('a', 'h', 8);
//g.addEdge('a', 'h', 9);
g.addEdge('b', 'c', 8);
g.addEdge('b', 'h', 11);
g.addEdge('c', 'i', 2);
g.addEdge('c', 'f', 4);
g.addEdge('c', 'd', 7);
g.addEdge('d', 'f', 14);
g.addEdge('d', 'e', 9);
g.addEdge('e', 'f', 10);
g.addEdge('f', 'g', 2);
g.addEdge('g', 'h', 1);
g.addEdge('g', 'i', 6);
g.addEdge('h', 'i', 7);
GraphByMatrix kminTree = new GraphByMatrix(str.length(),false);
System.out.println(g.kruskal(kminTree));
kminTree.printGraph();
}
//起点
public int prim(GraphByMatrix minTree,char chV) {
int srcIndex = getIndexOfV(chV);
//存储已经确定的点
Set<Integer> setX = new HashSet<>();
//先把确定的顶点放到集合当中
setX.add(srcIndex);
//初始化Y集合 ,存储的是 未确定的顶点
Set<Integer> setY = new HashSet<>();
int n = arrayV.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(i != srcIndex) {
setY.add(i);
}
}
//定义一个优先级队列
PriorityQueue<Edge> minQ = new PriorityQueue<>(new Comparator<Edge>() {
@Override
public int compare(Edge o1, Edge o2) {
return o1.weight - o2.weight;
}
});
//遍历srcIndex连接出去的所边
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(matrix[srcIndex][i] != Constant.MAX) {
minQ.offer(new Edge(srcIndex,i,matrix[srcIndex][i]));
}
}
int size = 0;
int totalWeight = 0;
//遍历优先级队列,取出n-1条边
while (!minQ.isEmpty()) {
Edge min = minQ.poll();
int srcI = min.srcIndex;
int desT = min.destIndex;
if(setX.contains(desT)) {
//构成环
System.out.println("构成环的边:"+arrayV[srcI]+"->"+
arrayV[desT]+":"+matrix[srcI][desT]);
}else {
minTree.addEdgeUseIndex(srcI,desT,min.weight);
System.out.println("选择的边:"+arrayV[srcI]+"->"+
arrayV[desT]+":"+matrix[srcI][desT]);
totalWeight += min.weight;
size++;
if(size == n-1) {
return totalWeight;
}
//更新两个集合的
setX.add(desT);
setY.remove(desT);
//把destI连接出去的所有边,也放到优先级队列当中
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(matrix[desT][i] != Constant.MAX && !setX.contains(i)) {
minQ.offer(new Edge(desT,i,matrix[desT][i]));
}
}
}
}
return -1;
}
public static void testGraphMinTreePrim() {
String str = "abcdefghi";
char[] array =str.toCharArray();
GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(),false);
g.initArrayV(array);
g.addEdge('a', 'b', 4);
g.addEdge('a', 'h', 8);
//g.addEdge('a', 'h', 9);
g.addEdge('b', 'c', 8);
g.addEdge('b', 'h', 11);
g.addEdge('c', 'i', 2);
g.addEdge('c', 'f', 4);
g.addEdge('c', 'd', 7);
g.addEdge('d', 'f', 14);
g.addEdge('d', 'e', 9);
g.addEdge('e', 'f', 10);
g.addEdge('f', 'g', 2);
g.addEdge('g', 'h', 1);
g.addEdge('g', 'i', 6);
g.addEdge('h', 'i', 7);
GraphByMatrix primTree = new GraphByMatrix(str.length(),false);
System.out.println(g.prim(primTree,'a'));
primTree.printGraph();
}
/**
*
* @param vSrc 指定的起点
* @param dist 距离数组
* @param pPath 路径
*/
public void dijkstra(char vSrc,int[] dist,int[] pPath) {
int srcIndex = getIndexOfV(vSrc);
//距离数据初始化
Arrays.fill(dist,Constant.MAX);
dist[srcIndex] = 0;
//路径数组初始化
Arrays.fill(pPath,-1);
pPath[srcIndex] = 0;
//当前顶点是否被访问过?
int n = arrayV.length;
boolean[] s = new boolean[n];
//n个顶点,要更新n次,每次都要从0下标开始,找到一个最小值
for (int k = 0; k < n; k++) {
int min = Constant.MAX;
int u = srcIndex;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(s[i] == false && dist[i] < min) {
min = dist[i];
u = i;//更新u下标
}
}
s[u] = true;//u:s
//松弛u连接出去的所有的顶点 v
for (int v = 0; v < n; v++) {
if(s[v] == false && matrix[u][v] != Constant.MAX
&& dist[u] + matrix[u][v] < dist[v]) {
dist[v] = dist[u] + matrix[u][v];
pPath[v] = u;//更新当前的路径
}
}
}
}
public void printShortPath(char vSrc,int[] dist,int[] pPath) {
int srcIndex = getIndexOfV(vSrc);
int n = arrayV.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
//i下标正好是起点 则不进行路径的打印
if(i != srcIndex) {
ArrayList<Integer> path = new ArrayList<>();
int pathI = i;
while (pathI != srcIndex) {
path.add(pathI);
pathI = pPath[pathI];
}
path.add(srcIndex);
Collections.reverse(path);
for (int pos : path) {
System.out.print(arrayV[pos]+" -> ");
}
System.out.println(dist[i]);
}
}
}
public static void testGraphDijkstra() {
/*String str = "syztx";
char[] array = str.toCharArray();
GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(),true);
g.initArrayV(array);
g.addEdge('s', 't', 10);
g.addEdge('s', 'y', 5);
g.addEdge('y', 't', 3);
g.addEdge('y', 'x', 9);
g.addEdge('y', 'z', 2);
g.addEdge('z', 's', 7);
g.addEdge('z', 'x', 6);
g.addEdge('t', 'y', 2);
g.addEdge('t', 'x', 1);
g.addEdge('x', 'z', 4);*/
/*
搞不定负权值*/
String str = "sytx";
char[] array = str.toCharArray();
GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(),true);
g.initArrayV(array);
g.addEdge('s', 't', 10);
g.addEdge('s', 'y', 5);
g.addEdge('t', 'y', -7);
g.addEdge('y', 'x', 3);
int[] dist = new int[array.length];
int[] parentPath = new int[array.length];
g.dijkstra('s', dist, parentPath);
System.out.println("dasfa");
g.printShortPath('s', dist, parentPath);
}
public boolean bellmanFord(char vSrc,int[] dist,int[] pPath) {
int srcIndex = getIndexOfV(vSrc);
//距离数据初始化
Arrays.fill(dist,Constant.MAX);
dist[srcIndex] = 0;
//路径数组初始化
Arrays.fill(pPath,-1);
pPath[srcIndex] = 0;
int n = arrayV.length;
for (int k = 0; k < n; k++) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(matrix[i][j] != Constant.MAX &&
dist[i] + matrix[i][j] < dist[j]) {
dist[j] = dist[i] + matrix[i][j];
pPath[j] = i;
}
}
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(matrix[i][j] != Constant.MAX &&
dist[i] + matrix[i][j] < dist[j]) {
return false;
}
}
}
return true;
}
public static void testGraphBellmanFord() {
String str = "syztx";
char[] array = str.toCharArray();
GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(),true);
g.initArrayV(array);
g.addEdge('s', 't', 6);
g.addEdge('s', 'y', 7);
g.addEdge('y', 'z', 9);
g.addEdge('y', 'x', -3);
g.addEdge('z', 's', 2);
g.addEdge('z', 'x', 7);
g.addEdge('t', 'x', 5);
g.addEdge('t', 'y', 8);
g.addEdge('t', 'z', -4);
g.addEdge('x', 't', -2);
//负权回路实例
/* g.addEdge('s', 't', 6);
g.addEdge('s', 'y', 7);
g.addEdge('y', 'z', 9);
g.addEdge('y', 'x', -3);
g.addEdge('y', 's', 1);
g.addEdge('z', 's', 2);
g.addEdge('z', 'x', 7);
g.addEdge('t', 'x', 5);
g.addEdge('t', 'y', -8);
g.addEdge('t', 'z', -4);
g.addEdge('x', 't', -2);*/
int[] dist = new int[array.length];
int[] parentPath = new int[array.length];
boolean flg = g.bellmanFord('s', dist, parentPath);
if(flg) {
g.printShortPath('s', dist, parentPath);
}else {
System.out.println("存在负权回路");
}
}
public void floydWarShall(int[][] dist,int[][] pPath) {
int n = arrayV.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
Arrays.fill(dist[i],Constant.MAX);
Arrays.fill(pPath[i],-1);
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(matrix[i][j] != Constant.MAX) {
dist[i][j] = matrix[i][j];
pPath[i][j] = i;
}else {
pPath[i][j] = -1;
}
if(i == j) {
dist[i][j] = 0;
pPath[i][j] = -1;
}
}
}
for (int k = 0; k < n; k++) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(dist[i][k] != Constant.MAX &&
dist[k][j] != Constant.MAX &&
dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {
dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
//更新父节点下标
//pPath[i][j] = k;//不对
//如果经过了 i->k k->j 此时是k
//i->x->s->k k->..t->...x->j
pPath[i][j] = pPath[k][j];
}
}
}
// 测试 打印权值和路径矩阵观察数据
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(dist[i][j] == Constant.MAX) {
System.out.print(" * ");
}else{
System.out.print(dist[i][j]+" ");
}
}
System.out.println();
}
System.out.println("=========打印路径==========");
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
System.out.print(pPath[i][j]+" ");
}
System.out.println();
}
System.out.println("=================");
}
}
public static void testGraphFloydWarShall() {
String str = "12345";
char[] array = str.toCharArray();
GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(),true);
g.initArrayV(array);
g.addEdge('1', '2', 3);
g.addEdge('1', '3', 8);
g.addEdge('1', '5', -4);
g.addEdge('2', '4', 1);
g.addEdge('2', '5', 7);
g.addEdge('3', '2', 4);
g.addEdge('4', '1', 2);
g.addEdge('4', '3', -5);
g.addEdge('5', '4', 6);
int[][] dist = new int[array.length][array.length];
int[][] parentPath = new int[array.length][array.length];
g.floydWarShall(dist,parentPath);
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
g.printShortPath(array[i],dist[i],parentPath[i]);
System.out.println("************************");
}
}
public static void main(String[] args) {
testGraphFloydWarShall();
}
public static void main1(String[] args) {
GraphByMatrix graph = new GraphByMatrix(4,false);
char[] array = {'A','B','C','D'};
graph.initArrayV(array);
graph.addEdge('A','B',1);
graph.addEdge('A','D',1);
graph.addEdge('B','A',1);
graph.addEdge('B','C',1);
graph.addEdge('C','B',1);
graph.addEdge('C','D',1);
graph.addEdge('D','A',1);
graph.addEdge('D','C',1);
//graph.bfs('B');
graph.dfs('B');
//graph.printGraph();
//System.out.println(graph.getDevOfV('A'));
}
}
1-2、邻接表
邻接表:使用数组表示顶点的集合,使用链表表示边的关系。
注意:无向图中同一条边在邻接表中出现了两次。如果想知道顶点vi的度,只需要知道顶点vi边链表集 合中结点的数目即可。
注意:有向图中每条边在邻接表中只出现一次,与顶点vi对应的邻接表所含结点的个数,就是该顶点的 出度,也称出度表,要得到vi顶点的入度,必须检测其他所有顶点对应的边链表,看有多少边顶点的dst 取值是i。
public class Constant {
public static final int MAX = Integer.MAX_VALUE;
}
package org.example.graph;
import java.util.ArrayList;
public class GraphByNode {
static class Node {
public int src;//起始位置
public int dest;//目标位置
public int weight;//权重
public Node next;
public Node(int src, int dest, int weight) {
this.src = src;
this.dest = dest;
this.weight = weight;
}
}
public char[] arrayV;
public ArrayList<Node> edgList;//存储边
public boolean isDirect;
public GraphByNode(int size,boolean isDirect) {
this.arrayV = new char[size];
edgList = new ArrayList<>(size);
for (int i = 0; i < size; i++) {
edgList.add(null);
}
this.isDirect = isDirect;
}
/**
* 初始化顶点数组
* @param array
*/
public void initArrayV(char[] array) {
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
arrayV[i] = array[i];
}
}
/**
* 添加边
* @param srcV
* @param destV
* @param weight
*/
public void addEdge(char srcV,char destV,int weight) {
int srcIndex = getIndexOfV(srcV);
int destIndex = getIndexOfV(destV);
addEdgeChild(srcIndex,destIndex,weight);
//无向图 需要添加两条边
if(!isDirect) {
addEdgeChild(destIndex,srcIndex,weight);
}
}
private void addEdgeChild (int srcIndex , int destIndex,int weight) {
//这里拿到是头节点
Node cur = edgList.get(srcIndex);
while (cur != null) {
if(cur.dest == destIndex) {
return;
}
cur = cur.next;
}
//之前没有存储过这条边
Node node = new Node(srcIndex,destIndex,weight);
node.next = edgList.get(srcIndex);
edgList.set(srcIndex,node);
}
private int getIndexOfV(char v) {
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(arrayV[i] == v) {
return i;
}
}
return -1;
}
public void printGraph() {
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
System.out.print(arrayV[i]+"->");
Node cur = edgList.get(i);
while (cur != null) {
System.out.print(arrayV[cur.dest]+" ->");
cur = cur.next;
}
System.out.println();
}
}
/**
* 获取顶点的度
* @param v
* @return
*/
public int getDevOfV(char v) {
int count = 0;
int srcIndex = getIndexOfV(v);
Node cur = edgList.get(srcIndex);
while (cur != null) {
count++;
cur = cur.next;
}
//只是计算了出度
if(isDirect) {
int destIndex = srcIndex;
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(i == destIndex) {
continue;
}else {
Node pCur = edgList.get(i);
while (pCur != null) {
if(pCur.dest == destIndex) {
count++;
}
pCur = pCur.next;
}
}
}
}
return count;
}
public static void main(String[] args) {
GraphByNode graph = new GraphByNode(4,true);
char[] array = {'A','B','C','D'};
graph.initArrayV(array);
graph.addEdge('A','B',1);
graph.addEdge('A','D',1);
graph.addEdge('B','A',1);
graph.addEdge('B','C',1);
graph.addEdge('C','B',1);
graph.addEdge('C','D',1);
graph.addEdge('D','A',1);
graph.addEdge('D','C',1);
System.out.println("getDevOfV:: "+graph.getDevOfV('A'));
graph.printGraph();
}
}
2、图的遍历
给定一个图G和其中任意一个顶点v0,从v0出发,沿着图中各边访问图中的所有顶点,且每个顶点仅被遍历 一次。"遍历"即对结点进行某种操作的意思。 请思考树以前是怎么遍历的,此处可以直接用来遍历图吗?为什么?
2-1、图的广度优先遍历(层序遍历)
比如现在要找东西,假设有三个抽屉,东西在那个抽屉不清楚,现在要将其找到,广度优先遍历的做法是:
- 先将三个抽屉打开,在最外层找一遍。
- 将每个抽屉中红色的盒子打开,再找一遍。
- 将红色盒子中绿色盒子打开,再找一遍。
直到找完所有的盒子,注意:每个盒子只能找一次,不能重复找。
public void bfs(char v) {
//1、定义一个visited数组 标记当前这个顶点是不是已经被 访问的
boolean[] visited = new boolean[arrayV.length];
//2、定义一个队列,来辅助完成广度优先遍历
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
int srcIndex = getIndexOfV(v);
queue.offer(srcIndex);
while (!queue.isEmpty()) {
int top = queue.poll();
System.out.print(arrayV[top]+"->");
visited[top] = true;//每次弹出一个元素 就置为true
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(matrix[top][i] != Constant.MAX && !visited[i]) {
queue.offer(i);
visited[i] = true;
}
}
}
}
2-2、图的深度优先遍历
比如现在要找东西,假设有三个抽屉,东西在那个抽不清楚,现在要将其找到,广度优先遍历的做法是:
- 先将第一个抽屉打开,在最外层找一遍
- 将第一个抽屉中红盒子打开,在红盒子中找一遍
- 将红盒子中绿盒子打开,在绿盒子中找一遍
- 递归查找剩余的两个盒子
深度优先遍历:将一个抽屉一次性遍历完(包括该抽屉中包含的小盒子),再去递归遍历其他盒子
public void dfs(char v) {
boolean[] visited = new boolean[arrayV.length];
int srcIndex = getIndexOfV(v);
dfsChild(srcIndex,visited);
}
private void dfsChild(int srcIndex,boolean[] visited) {
System.out.print(arrayV[srcIndex]+"->");
visited[srcIndex] = true;
for (int i = 0; i < arrayV.length; i++) {
if(matrix[srcIndex][i] != Constant.MAX && !visited[i]) {
dfsChild(i,visited);
}
}
}
3、图的最小生成树
连通图中的每一棵生成树,都是原图的一个极大无环子图,即:**从其中删去任何一条边,生成树就不在连通;反之,在其中引入任何一条新边,都会形成一条回路。 **
**若连通图由n个顶点组成,则其生成树必含n个顶点和n-1条边。**因此构造最小生成树的准则有三条:
- 只能使用图中的边来构造最小生成树。
- 只能使用恰好n-1条边来连接图中的n个顶点。
- 选用的n-1条边不能构成回路。
构造最小生成树的方法:Kruskal算法和Prim算法。这两个算法都采用了逐步求解的贪心策略。
贪心算法:是指在问题求解时,总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是整体最优的 的选择,而是某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解。
3-1、Kruskal算法
Kruskal算法是一种用于查找图的最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)的贪心算法。最小生成树是连接图中所有顶点的边的集合,并且这些边的总权重最小,同时还要保证这些顶点是连通的。Kruskal算法的基本思想是按照边的权重从小到大的顺序选择边,但是要保证加上这条边后不会导致图中出现环。Kruskal算法的步骤如下:
- 排序:将图中的所有边按照权重从小到大排序。
- 初始化:创建一个空的边集合,用于存放最终的最小生成树的边。
- 遍历:按照排序后的顺序,依次考虑每条边。
- 如果加入这条边后不会导致图中出现环,则将这条边加入到最小生成树的边集合中。
- 检查环:可以使用并查集(Union-Find)数据结构来快速判断加入一条边是否会导致环的产生。
- 结束条件:当边集合中的边数等于图中顶点数减一时,或者所有边都被考虑过时,算法结束。
Kruskal算法的时间复杂度主要取决于边的排序和并查集的操作。如果使用优先队列(例如最小堆)来排序边,时间复杂度为O(E log E),其中E是边的数量。并查集的操作(查找和合并)的时间复杂度为O(α(N)),其中N是顶点数,α是阿克曼函数的反函数,通常认为α(N)的增长速度非常慢,对于实际问题可以近似认为是常数。
Kruskal算法适用于边稠密的图,因为它首先考虑的是边的权重,而不是顶点的连接情况。与之相对的是Prim算法,它是一种基于顶点的贪心算法,适用于顶点稠密的图。
总结:每次寻找全局最小的不构成环的边。
两个问题:
1、如何找到最小的边:优先级队列(小根堆)。
2、如何判断是否成环:使用并查集判断两个节点是否在同一个集合里面,这条边的两个点在同一个集合里面,就说明加上这条边就会成环。
public int kruskal(GraphByMatrix minTree) {
//1、定义一个优先级队列 用来存储边
PriorityQueue<Edge> minQ = new PriorityQueue<>(new Comparator<Edge>() {
@Override
public int compare(Edge o1, Edge o2) {
return o1.weight - o2.weight;
}
});
int n = arrayV.length;//顶点的个数
//2. 遍历邻接矩阵,把所有的边,放到优先级队列当中
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(i < j && matrix[i][j] != Constant.MAX) {
minQ.offer(new Edge(i,j,matrix[i][j]));
}
}
}
UnionFindSet ufs = new UnionFindSet(n);
//3、开始从 优先级队列当中 取边
int size = 0;
int totalWight = 0;
while (size < n-1 && !minQ.isEmpty()) {
Edge edge = minQ.poll();
int srcIndex = edge.srcIndex;
int destIndex = edge.destIndex;
if(!ufs.isSameUnionFindSet(srcIndex,destIndex)) {
//添加到最小生成树当中
minTree.addEdgeUseIndex(srcIndex,destIndex,matrix[srcIndex][destIndex]);
System.out.println("选择的边:"+arrayV[srcIndex]+"->"+
arrayV[destIndex]+":"+matrix[srcIndex][destIndex]);
size++;//记录添加的边的条数
totalWight+= matrix[srcIndex][destIndex];//记录最小生成树的 权值
ufs.union(srcIndex,destIndex);
}
}
if(size == n-1) {
return totalWight;
}else {
return -1;//没有最小生成树
}
}
private void addEdgeUseIndex(int srcIndex,int destIndex,int weight) {
matrix[srcIndex][destIndex] = weight;
//如果是无向图 那么相反的位置 也同样需要置为空
if(!isDirect) {
matrix[destIndex][srcIndex] = weight;
}
}
import java.util.Arrays;
public class UnionFindSet {
public int[] elem;
public UnionFindSet(int n) {
this.elem = new int[n];
Arrays.fill(elem,-1);
}
/**
* 查找数据x 的根节点
* @param x
* @return 下标
*/
public int findRoot(int x) {
if(x < 0) {
throw new IndexOutOfBoundsException("下标不合法,是负数");
}
while (elem[x] >= 0 ) {
x = elem[x];//1 0
}
return x;
}
/**
* 查询x1 和 x2 是不是同一个集合
* @param x1
* @param x2
* @return
*/
public boolean isSameUnionFindSet(int x1,int x2) {
int index1 = findRoot(x1);
int index2 = findRoot(x2);
if(index1 == index2) {
return true;
}
return false;
}
/**
* 这是合并操作
* @param x1
* @param x2
*/
public void union(int x1,int x2) {
int index1 = findRoot(x1);
int index2 = findRoot(x2);
if(index1 == index2) {
return;
}
elem[index1] = elem[index1] + elem[index2];
elem[index2] = index1;
}
public int getCount() {
int count = 0;
for (int x : elem) {
if(x < 0) {
count++;
}
}
return count;
}
public void print() {
for (int x : elem) {
System.out.print(x+" ");
}
System.out.println();
}
//省份的数量
public int findCircleNum(int[][] isConnected) {
int n = isConnected.length;
UnionFindSet ufs = new UnionFindSet(n);
for(int i = 0;i < isConnected.length;i++) {
for(int j = 0;j < isConnected[i].length;j++) {
if(isConnected[i][j] == 1) {
ufs.union(i,j);
}
}
}
return ufs.getCount();
}
//等式的满足性
public boolean equationsPossible(String[] equations) {
UnionFindSet ufs = new UnionFindSet(26);
for(int i = 0; i < equations.length;i++) {
if(equations[i].charAt(1) == '=') {
ufs.union(equations[i].charAt(0)-'a',equations[i].charAt(3)-'a');
}
}
for(int i = 0; i < equations.length;i++) {
if(equations[i].charAt(1) == '!') {
int index1 = ufs.findRoot(equations[i].charAt(0)-'a');
int index2 = ufs.findRoot(equations[i].charAt(3)-'a');
if(index1 == index2) {
return false;
}
}
}
return true;
}
public static void main(String[] args) {
String[] str = {"a==b","b!=a"};
//equationsPossible(str);
}
//亲戚题
public static void main2(String[] args) {
int n = 10;
int m = 3;
int p = 2;
UnionFindSet unionFindSet = new UnionFindSet(n);
System.out.println("合并:0和6:");
unionFindSet.union(0,6);
unionFindSet.union(0,1);
System.out.println("合并:3和7:");
unionFindSet.union(3,7);
System.out.println("合并:4和8:");
unionFindSet.union(4,8);
System.out.println("以下是不是亲戚:");
boolean flg = unionFindSet.isSameUnionFindSet(1,8);
if(flg) {
System.out.println("是亲戚!");
}else {
System.out.println("不是亲戚!");
}
System.out.println("当亲的亲戚关系 "+unionFindSet.getCount()+" 对!");
}
public static void main1(String[] args) {
UnionFindSet unionFindSet = new UnionFindSet(10);
System.out.println("合并:0和6:");
unionFindSet.union(0,6);
System.out.println("合并:0和7:");
unionFindSet.union(0,7);
System.out.println("合并:0和8:");
unionFindSet.union(0,8);
System.out.println("合并:1和4:");
unionFindSet.union(1,4);
System.out.println("合并:1和9:");
unionFindSet.union(1,9);
System.out.println("合并:2和3:");
unionFindSet.union(2,3);
System.out.println("合并:2和5:");
unionFindSet.union(2,5);
unionFindSet.print();
System.out.println("合并:8和1:");
unionFindSet.union(8,1);
unionFindSet.print();
System.out.println("查找是不是同一个集合");
System.out.println(unionFindSet.isSameUnionFindSet(6, 9));
System.out.println(unionFindSet.isSameUnionFindSet(8, 2));
}
}
3-2、Prim算法
Prim算法是一种用于寻找图的最小生成树(MST)的算法。以下是Prim算法的详细步骤:
- 选择起始顶点:从图中任意选择一个顶点作为起始点,并将其加入到最小生成树的集合中。
- 初始化:创建一个优先队列(最小堆),用于存储所有从已选择顶点到未选择顶点的边,以及这些边的权重。
- 循环:在图中还有未选择的顶点时,重复以下步骤:
- 从优先队列中取出权重最小的边。这条边连接一个已选择的顶点和一个未选择的顶点。
- 将这条边添加到最小生成树中,并将对应的未选择顶点加入到已选择顶点集合中。
- 更新优先队列:将所有从新加入的顶点出发的边加入到优先队列中,如果这些边的另一端顶点还未被选择。
- 结束条件:当所有顶点都被包含在最小生成树中,或者优先队列变空时,算法结束。
Prim算法的时间复杂度主要取决于优先队列的操作。如果使用普通的优先队列,算法的时间复杂度为O(E log V),其中E是边的数量,V是顶点的数量。如果使用斐波那契堆作为优先队列,算法的时间复杂度可以降低到O(E + V log V)。
Prim算法适用于顶点稠密的图,因为它每次都是选择连接到已选择顶点集合的最小边,而不是像Kruskal算法那样选择全局最小的边。这使得Prim算法在顶点数量远大于边的数量时效率更高。
public int prim(GraphByMatrix minTree,char chV) {
int srcIndex = getIndexOfV(chV);
//存储已经确定的点
Set<Integer> setX = new HashSet<>();
//先把确定的顶点放到集合当中
setX.add(srcIndex);
//初始化Y集合 ,存储的是 未确定的顶点
Set<Integer> setY = new HashSet<>();
int n = arrayV.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(i != srcIndex) {
setY.add(i);
}
}
//定义一个优先级队列
PriorityQueue<Edge> minQ = new PriorityQueue<>(new Comparator<Edge>() {
@Override
public int compare(Edge o1, Edge o2) {
return o1.weight - o2.weight;
}
});
//遍历srcIndex连接出去的所边
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(matrix[srcIndex][i] != Constant.MAX) {
minQ.offer(new Edge(srcIndex,i,matrix[srcIndex][i]));
}
}
int size = 0;
int totalWeight = 0;
//遍历优先级队列,取出n-1条边
while (!minQ.isEmpty()) {
Edge min = minQ.poll();
int srcI = min.srcIndex;
int desT = min.destIndex;
if(setX.contains(desT)) {
//构成环
System.out.println("构成环的边:"+arrayV[srcI]+"->"+
arrayV[desT]+":"+matrix[srcI][desT]);
}else {
minTree.addEdgeUseIndex(srcI,desT,min.weight);
System.out.println("选择的边:"+arrayV[srcI]+"->"+
arrayV[desT]+":"+matrix[srcI][desT]);
totalWeight += min.weight;
size++;
if(size == n-1) {
return totalWeight;
}
//更新两个集合的
setX.add(desT);
setY.remove(desT);
//把destI连接出去的所有边,也放到优先级队列当中
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(matrix[desT][i] != Constant.MAX && !setX.contains(i)) {
minQ.offer(new Edge(desT,i,matrix[desT][i]));
}
}
}
}
return -1;
}
从某一个点开始,局部选择权值最小的不成环的路径,局部选择是指与已选顶点相连的那些边。
两个问题:
如何选怎局部最小边:每加入一个顶点,就将与该顶点相连的边为选怎的边加入到优先级队列中
如何判断环路:并查集。
4、最短路径
最短路径问题:从在带权图的某一顶点出发,找出一条通往另一顶点的最短路径,最短也就是沿路径各边的权值总 和达到最小。
4-1、 单源最短路径–Dijkstra算法
单源最短路径问题:给定一个图G = ( V , E ) G=(V,E)G=(V,E),求源结点s ∈ V s∈Vs∈V到图中每个结点v ∈ V v∈Vv∈V的最短路径。Dijkstra算法就适用于解决带权重的有向图上的单源最短路径问题,同时算法要 求图中所有边的权重非负。一般在求解最短路径的时候都是已知一个起点和一个终点,所以使用Dijkstra算法 求解过后也就得到了所需起点到终点的最短路径。 针对一个带权有向图G,将所有结点分为两组S和Q,S是已经确定最短路径的结点集合,在初始时为空(初始 时就可以将源节点s放入,毕竟源节点到自己的代价是0),Q 为其余未确定最短路径的结点集合,每次从Q 中找出一个起点到该结点代价最小的结点u ,将u 从Q 中移出,并放入S 中,对u 的每一个相邻结点v 进行松 弛操作。松弛即对每一个相邻结点v ,判断源节点s到结点u 的代价与u 到v 的代价之和是否比原来s 到v 的代 价更小,若代价比原来小则要将s 到v 的代价更新为s 到u 与u 到v 的代价之和,否则维持原样。如此一直循 环直至集合Q 为空,即所有节点都已经查找过一遍并确定了最短路径,至于一些起点到达不了的结点在算法 循环后其代价仍为初始设定的值,不发生变化。Dijkstra算法每次都是选择V-S中最小的路径节点来进行更 新,并加入S中,所以该算法使用的是贪心策略。** Dijkstra算法存在的问题是不支持图中带负权路径,如果带有负权路径,则可能会找不到一些路径的最短路径。 **
第一步初始化,第二步遍历s的出度跟新了到达y、t的最短距离,在第三步中可以选择遍历y的出度,也可以选择遍历t的出度,Dijkstra算法是选择先遍历小的哪一个也就是y顶点。
算法中添加了cheak数组第三步中y顶点已经被遍历过来标记cheak[y]=true;当遍历t的时候就不会在从t走向y了,因为权值都是正数,而刚才在选择先遍历谁的时候就已经说明从s到y比s到t近、说明s经过t在到达y的距离只会更远,所以当cheak[y]被标记后说明s到y的最短路径已经找到了,后续经过别的顶点也可到y顶点的路径不可能会更小了。
public void dijkstra(char vSrc,int[] dist,int[] pPath) {
int srcIndex = getIndexOfV(vSrc);
//距离数据初始化
Arrays.fill(dist,Constant.MAX);
dist[srcIndex] = 0;
//路径数组初始化
Arrays.fill(pPath,-1);
pPath[srcIndex] = 0;
//当前顶点是否被访问过?
int n = arrayV.length;
boolean[] s = new boolean[n];
//n个顶点,要更新n次,每次都要从0下标开始,找到一个最小值
for (int k = 0; k < n; k++) {
int min = Constant.MAX;
int u = srcIndex;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(s[i] == false && dist[i] < min) {
min = dist[i];
u = i;//更新u下标
}
}
s[u] = true;//u:s
//松弛u连接出去的所有的顶点 v
for (int v = 0; v < n; v++) {
if(s[v] == false && matrix[u][v] != Constant.MAX
&& dist[u] + matrix[u][v] < dist[v]) {
dist[v] = dist[u] + matrix[u][v];
pPath[v] = u;//更新当前的路径
}
}
}
}
public void printShortPath(char vSrc,int[] dist,int[] pPath) {
int srcIndex = getIndexOfV(vSrc);
int n = arrayV.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
//i下标正好是起点 则不进行路径的打印
if(i != srcIndex) {
ArrayList<Integer> path = new ArrayList<>();
int pathI = i;
while (pathI != srcIndex) {
path.add(pathI);
pathI = pPath[pathI];
}
path.add(srcIndex);
Collections.reverse(path);
for (int pos : path) {
System.out.print(arrayV[pos]+" -> ");
}
System.out.println(dist[i]);
}
}
}
4-2、 单源最短路径–Bellman-Ford算法
Dijkstra算法只能用来解决正权图的单源最短路径问题,但有些题目会出现负权图。这时这个算法就不能帮助 我们解决问题了,而bellman—ford算法可以解决负权图的单源最短路径问题。它的优点是可以解决有负权 边的单源最短路径问题,而且可以用来判断是否有负权回路。它也有明显的缺点,它的时间复杂度 O(N*E) (N是点数,E是边数)普遍是要高于Dijkstra算法O(N²)的。像这里如果我们使用邻接矩阵实现,那么遍历所有 边的数量的时间复杂度就是O(N^3),这里也可以看出来Bellman-Ford就是一种暴力求解更新。
该算法计算谋起点到其他顶点的最短距离,如果有负权回路,一直转圈路径和一直减小,这种情况则返回false。如果没有负权回路,返回ture,可以找到每个顶点的最短路径。
如何判断是否有负权回路:在执行一次循环体即可,若有负权回路存在,每次指向循环体相当于围着负权回路绕了一圈,就会有顶点的最短路径更新,此时直接判定为有负权回路存在,返回false,如果循环体执行后没有顶点的最短路径更新,说明从起点到所有顶点的最短路径都已经找了,该图没有负权回路,返回true。
、public boolean bellmanFord(char vSrc,int[] dist,int[] pPath) {
int srcIndex = getIndexOfV(vSrc);
//距离数据初始化
Arrays.fill(dist,Constant.MAX);
dist[srcIndex] = 0;
//路径数组初始化
Arrays.fill(pPath,-1);
pPath[srcIndex] = 0;
int n = arrayV.length;
for (int k = 0; k < n; k++) {
// i,j循环是在遍历说有的边,可以改成双重循环
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(matrix[i][j] != Constant.MAX &&
dist[i]!=Constant.MAX &&
dist[i] + matrix[i][j] < dist[j]) {
dist[j] = dist[i] + matrix[i][j];
pPath[j] = i;
}
}
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(matrix[i][j] != Constant.MAX &&
dist[i] + matrix[i][j] < dist[j]) {
return false;
}
}
}
return true;
}
public class BellmanFord {
// 用于表示图中的边
static class Edge {
int source, dest, weight;
Edge(int source, int dest, int weight) {
this.source = source;
this.dest = dest;
this.weight = weight;
}
}
// 执行Bellman-Ford算法
static boolean bellmanFord(int V, Edge[] edges, int source) {
// 从源点到所有顶点的距离初始化为无穷大,除了源点自身
int[] distance = new int[V];
for (int i = 0; i < V; i++) {
distance[i] = Integer.MAX_VALUE;
}
distance[source] = 0;
// 遍历所有边V-1次
for (int i = 1; i < V; i++) {
for (Edge edge : edges) {
if (distance[edge.source] != Integer.MAX_VALUE &&
distance[edge.source] + edge.weight < distance[edge.dest]) {
distance[edge.dest] = distance[edge.source] + edge.weight;
}
}
}
// 检查是否存在负权重环
for (Edge edge : edges) {
if (distance[edge.source] != Integer.MAX_VALUE &&
distance[edge.source] + edge.weight < distance[edge.dest]) {
return false; // 如果可以进一步更新距离,说明存在负权重环
}
}
return true; // 图中不存在负权重环
}
// 主函数,用于测试Bellman-Ford算法
public static void main(String[] args) {
int V = 5; // 顶点的数量
Edge[] edges = new Edge[] {
new Edge(0, 1, -1), new Edge(0, 2, 4),
new Edge(1, 2, 3), new Edge(1, 3, 2),
new Edge(1, 4, 2), new Edge(3, 1, 1),
new Edge(4, 0, 6), new Edge(4, 3, -3)
};
boolean hasNegativeCycle = bellmanFord(V, edges, 0);
if (hasNegativeCycle) {
System.out.println("Graph contains a negative weight cycle");
} else {
System.out.println("Vertex \t Distance from Source");
for (int i = 0; i < V; i++) {
System.out.println(i + " \t\t " + (Integer.MAX_VALUE == edges[0].distance[i] ? "INF" : edges[0].distance[i]));
}
}
}
}
4-3、 多源最短路径–Floyd-Warshall算法
Floyd-Warshall算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法()。 Floyd算法考虑的是一条最短路径的中间节点,即简单路径p={v1,v2,…,vn}上除v1和vn的任意节点。 设k是p 的一个中间节点,那么从i到j的最短路径p就被分成i到k和k到j的两段最短路径p1,p2。p1是从i到k且中间节 点属于{1,2,…,k-1}取得的一条最短路径。p2是从k到j且中间节点属于{1,2,…,k-1}取得的一条最短路径。
填表顺序不重要!填表不漏即可。
public void floydWarShall(int[][] dist,int[][] pPath) {
int n = arrayV.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
Arrays.fill(dist[i],Constant.MAX);
Arrays.fill(pPath[i],-1);
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(matrix[i][j] != Constant.MAX) {
dist[i][j] = matrix[i][j];
pPath[i][j] = i;
}else {
pPath[i][j] = -1;
}
if(i == j) {
dist[i][j] = 0;
pPath[i][j] = -1;
}
}
}
for (int k = 0; k < n; k++) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(dist[i][k] != Constant.MAX &&
dist[k][j] != Constant.MAX &&
dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {
dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
//更新父节点下标
//pPath[i][j] = k;//不对
//如果经过了 i->k k->j 此时是k
//i->x->s->k k->..t->...x->j
pPath[i][j] = pPath[k][j];
}
}
}
// 测试 打印权值和路径矩阵观察数据
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if(dist[i][j] == Constant.MAX) {
System.out.print(" * ");
}else{
System.out.print(dist[i][j]+" ");
}
}
System.out.println();
}
System.out.println("=========打印路径==========");
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
System.out.print(pPath[i][j]+" ");
}
System.out.println();
}
System.out.println("=================");
}
}