深度优先遍历

深度优先遍历类似于一个人走迷宫：

如图所示，从起点开始选择一条边走到下一个顶点，没到一个顶点便标记此顶点已到达。

当来到一个标记过的顶点时回退到上一个顶点，再选择一条没有到达过的顶点。

当回退到的路口已没有可走的通道时继续回退。

而连通分量，看概念：无向图G的极大连通子图称为G的连通分量( Connected Component)。任何连通图的连通分量只有一个，即是其自身，非连通的无向图有多个连通分量。

下面看看具体实例：

package com.dataStructure.graph;

// 求无权图的联通分量

public class Components {

private Graph graph;

// 存放输入的数组

private Boolean[] visited;

// 存放节点被访问状态

private int componentCount;

// 连通分量的数量

private int[] mark;

// 存储节点所属联通分量的标记

// 构造函数，初始化私有属性

public Components(Graph graph) {

this.graph = graph;

componentCount = 0;

// 连通分量初始数量为 0

visited = new Boolean[graph.V()];

mark = new int[graph.V()];

for (int i = 0; i < graph.V(); i++) {

visited[i] = false;

// 节点初始访问状态为 false

mark[i] = -1;

// 节点初始连通分量标记为 -1

}

for (int i = 0; i < graph.V(); i++) {

// 对于未被访问的节点进行 dfs深度优先遍历

if (!visited[i]) {

dfs(i);

componentCount++;

// 对一个节点进行dfs 到底后，一个连通分量结束，数量+1

}

}

}

private void dfs(int i) {

visited[i] = true;

// 节点 i 已被访问

mark[i] = componentCount;

// 节点 i 属于当前连通分量的数量(标记)

for (int node : graph.adjacentNode(i)) {

// 遍历图中节点 i 的邻接节点

if (!visited[node]) // 对未被访问的邻接节点进行 dfs

dfs(node);

}

}

public Boolean isConnected(int v, int w) {

return mark[v] == mark[w];

// 根据两节点所属连通分量的标记判断两节点是否相连

}

public int getComponentCount() {

return componentCount;

// 返回 graph 中连通分量的数量

}

}

//public class Components {

//

// private Graph G; // 图的引用

// private boolean[] visited; // 记录dfs的过程中节点是否被访问

// private int ccount; // 记录联通分量个数

// private int[] id; // 每个节点所对应的联通分量标记

//

// // 图的深度优先遍历

// private void dfs(int v) {

//

// visited[v] = true; // 节点 v 的访问状态置为 true

// id[v] = ccount; // 节点 v 对应的联通标记设置为 ccount

//

// // 遍历节点 v 的邻接点 i

// for (int i : G.adjacentNode(v)) {

// // 如果邻接点 i 尚未被访问

// if (!visited[i])

// // 对邻接点 i 进行深度优先遍历

// dfs(i);

// }

// }

//

// // 构造函数, 求出无权图的联通分量

// public Components(Graph graph) {

//

// // 算法初始化

// G = graph;

//

// // visited 数组存储 图G 中 节点的被访问状态

// visited = new boolean[G.V()];

//

// // id 数组存储 图G 中 节点所属连通分量的标记

// id = new int[G.V()];

//

// // 连通分量数量初始化为 0

// ccount = 0;

//

// // 将 visited 数组全部置为 false； id 数组全部置为 -1

// for (int i = 0; i < G.V(); i++) {

// visited[i] = false;

// id[i] = -1;

// }

//

// // 求图的联通分量

// for (int i = 0; i < G.V(); i++)

// // 访问一个未曾被访问的节点

// if (!visited[i]) {

// // 对其进行深度优先遍历

// dfs(i);

// ccount++;

// }

// }

//

// // 返回图的联通分量个数

// int count() {

// return ccount;

// }

//

// // 查询点v和点w是否联通(节点v 和 w 的联通分量的标记是否相同

// boolean isConnected(int v, int w) {

// assert v >= 0 && v < G.V();

// assert w >= 0 && w < G.V();

// return id[v] == id[w];

// }

//}

通分量数量为 3

总结

以上就是本文关于Java编程实现深度优先遍历与连通分量代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。如有不足之处，欢迎留言指出。关注脚本之家，您会有更多收获。