原文: https://javatutorial.net/depth-first-search-example-java
当涉及从 Java 中的给定数据结构访问数据时,搜索和/或遍历同样重要。 图和树是可以使用不同方法搜索和/或遍历的数据结构的示例。
深度优先搜索(简称 DFS)从一个未访问的节点开始,然后开始选择一个相邻节点,直到没有剩余节点为止。 执行完该“过程”之后,您将回溯到另一个选择节点的选择,如果没有,则只需选择另一个未访问的节点即可。
使用栈实现
上图访问的节点的顺序为:5 10 25 30 35 40 15 20
使用栈数据结构实现 DFS
Node.java
代表上图中的每个“球”或“圆”。 它有一个值 ,它代表每个球的“值”。 它也有一个名为Visited
的布尔变量,顾名思义,它表示遍历是否访问了Node
。 第三个实例变量Node
类具有一个ArrayList
,它表示当前节点与的所有相邻节点(或相邻节点)。 (如果您想了解有关ArrayList
的更多信息,可以查看本教程。)
就此类中的方法而言,有一个简单的构造函数(该函数接受一个值并创建一个空的ArrayList
),Setter 和 Getter 方法以及允许添加相邻Node
的方法。
Node.java
import java.util.*;
public class Node{
private int val;
private boolean visited;
private List<Node> adjecents;
public Node(int val) {
this.val = val;
this.adjecents = new ArrayList<>();
}
public void addAdjecents(Node n) {
this.adjecents.add(n);
}
public List<Node> getAdjacenets() {
return adjecents;
}
public int getVal() {
return this.val;
}
public boolean isVisited() {
return this.visited;
}
public void setVal(int v) {
this.val = v;
}
public void setVisited(boolean visited) {
this.visited = visited;
}
}
DFS.java
此类只有一种方法:解决方案。
它使用栈数据结构,并以节点为元素。 它将指定的元素添加到节点,然后将其标记为已访问。 在那之后,有一个while
循环,不断检查栈是否为空。 如果不是,则从栈中删除一个元素,获取要删除的元素的邻居。 然后,存在另一个循环,其目的是将每个邻居节点标记为已访问,并将该邻居节点添加到栈中。
import java.util.*;
public class DFS {
public void stackSolution(Node node) {
Stack<Node> DFS_stack = new Stack<Node>();
DFS_stack.add(node);
node.setVisited(true);
while (!DFS_stack.isEmpty()) {
Node nodeRemove = DFS_stack.pop();
System.out.print(nodeRemove.getVal() + " ");
List<Node> adjs = nodeRemove.getAdjacenets();
for (int i = 0; i < adjs.size(); i++) {
Node currentNode = adjs.get(i);
if(currentNode != null && !currentNode.isVisited()) {
DFS_stack.add(currentNode);
currentNode.setVisited(true);
}
}
}
}
}
Main.java
在此类中,主要方法是创建Node
类的 8 个实例并传递一些值。 (请记住,下面的示例使用上图(图像)。我们将不同的节点作为邻居添加到不同的节点。此后,我们从node5
开始并遍历它)。
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String [] args) {
Node node5 = new Node(5);
Node node10 = new Node(10);
Node node15 = new Node(15);
Node node20 = new Node(20);
Node node25 = new Node(25);
Node node30 = new Node(30);
Node node35 = new Node(35);
Node node40 = new Node(40);
node5.addAdjecents(node10);
node10.addAdjecents(node15);
node15.addAdjecents(node20);
node10.addAdjecents(node25);
node25.addAdjecents(node35);
node35.addAdjecents(node40);
node25.addAdjecents(node30);
DFS demo = new DFS();
System.out.println("DFS traversal of above graph: ");
demo.stackSolution(node5);
}
}
输出:
DFS traversal of above graph:
5 10 25 30 35 40 15 20