BFS & dijstra
https://blog.csdn.net/carson0408/article/details/78634650#commentBox 不錯的博客
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package zhang01;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
public class BFSfisrt {
private Queue<Integer> queue;
private Queue<Integer> visited;
public BFSfisrt() {
queue=new LinkedList<Integer>();
visited=new LinkedList<Integer>();
}
public int getIndex(char v,char[] str) { //找到元素所在位置 用於在矩陣中找到相應的行 從而找到相關連的元素
for (int j = 0; j < str.length; j++) {
if (v==str[j]) {
return j;
}
}
return -1;
}
//1.a將切入點加入隊列 b加入已訪問隊列 c輸出切入點
//2.當q隊列不爲空時 刪除隊頭 並依次與隊頭元素相連的元素 加入Q隊列 和 visited隊列
public void bfs(int[][] matrix,char v,char[] str ) { // str待搜索的圖中元素 matrix是點相連的鄰接矩陣 v切入點
int index=getIndex(v, str);
queue.add(index); //a
visited.add(index); //b
System.out.print(str[index]+" "); //c
while (!queue.isEmpty()) {
int colIndex=queue.remove();
//加入即代表 相連就代表輸出的順序
for (int i = 0; i < str.length; i++) { //刪除隊頭 把關聯元素 依次加入隊 加入已訪問 打印
if (matrix[colIndex][i]==1&&!(visited.contains(i))) {
queue.add(i);
visited.add(i);
System.out.print(str[i]+" ");
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
char[] str= {'A','B','C','D','E','F','G','H'};
int[][] matrix= {
{0,1,1,0,0,0,0,0},
{1,0,0,1,1,0,0,0},
{1,0,0,0,0,1,1,0},
{0,1,0,0,0,0,0,1},
{0,1,0,0,0,0,0,1},
{0,0,1,0,0,0,0,0},
{0,0,1,0,0,0,0,0},
{0,0,0,1,1,0,0,0}};
BFSfisrt bfSfisrt=new BFSfisrt();
bfSfisrt.bfs(matrix, 'B', str);
}
}
djikstra:
需要：1.隊列Visited 記錄已經找到最短路徑的 2.數組 distence[] 用於記錄源點到各個節點的距離 3.hashmap path用於記錄路徑
步驟：1.創建上述需要的對象
2.
package zhang01;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
public class Dijkstra {
private Queue visited; //已經找到最短路徑的頂點的隊列visited
int[] distance; //數組distance來保存源點到各個頂點的最短距離
HashMap path;
public Dijkstra(int len) {
visited=new LinkedList();
distance=new int[len];
}
public int getIndex(Queue visited,int[] distance) { //返回 不在已訪問最短路徑隊列 且 distence最小 的下標
int k=-1; //待返回下標
int min_num=Integer.MAX_VALUE; //由於尋找最小值
for (int j = 0; j < distance.length; j++) {
if(!visited.contains(j)) { //if 而不是while
if (min_num>distance[j]) {
min_num=distance[j];
k=j;
}
}
}
return k;
}
public void dijkstra(int[][] matrix,Object[] str,int v) {
path=new HashMap();
//初始化
for (int i = 0; i < str.length; i++) {
path.put(i, str[v]); //初始化每條路徑的源點
if (v==i) { //初始化源點 到 節點距離及到各節點的路徑
distance[i]=0;
}else if (matrix[v][i]!=-1) {
distance[i]=matrix[v][i];
path.put(i, path.get(i)+"-->"+str[i]); //path.get(i) 是初始化時的源點 str[i] 是第i個字符元素
}else {
distance[i]=Integer.MAX_VALUE;
}
}
visited.add(v); //此時初始化完畢
//找到每一層中 路徑權重最小值的路徑
//判斷其他幾個路徑 如果最小路徑 新加爲其他幾個節點爲末節點 是否會使其他路徑的總權重變小
//如果有其他路徑比原來總權重變小 則用現最小路徑+改路的末節點 構成新路
while (visited.size()<str.length) { //結束條件是 最短路徑的頂點的隊列visited 包含所有元素
int k=getIndex(visited, distance);
visited.add(k); //！！！！注意是在這加入的 找到最小路徑時加入
if (k!=-1) { //判斷一下在進行下面 不然會報下標越界
for (int i = 0; i < str.length; i++) {
if (matrix[k][i]!=-1) { //判斷k能直接到達的點
if (distance[i]>distance[k]+matrix[k][i]) {
distance[i]=distance[k]+matrix[k][i]; //注意
path.put(i, path.get(k)+"-->"+str[i]); //一定注意 是get(k) 而不是get(i) 獲取當前的最小路徑
}
}
}
}
}
for (int i = 0; i < str.length; i++) {
System.out.print(str[v]+"-->"+str[i]+":"+distance[i]+" ");
if (distance[i]==Integer.MAX_VALUE) System.out.print(str[v]+"-->"+str[i]+"之間沒有最短路徑");
else {
System.out.print(str[v]+"-->"+str[i]+"之間的最短路徑爲:"+path.get(i));
}
System.out.println();
}
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[][] weight= {
{0,-1,10,-1,30,100}, //0
{-1,0,5,-1,-1,-1}, //1
{-1,-1,0,50,-1,-1}, //2
{-1,-1,-1,0,-1,10}, //3
{-1,-1,-1,20,0,60}, //4
{-1,-1,-1,-1,-1,0}};
String[] str= {"V1","V2","V3","V4","V5","V6"};
int len=str.length;
Dijkstra dijkstra=new Dijkstra(len);
dijkstra.dijkstra(weight, str, 0);
}
}