代码实现

package com.atguigu.graph;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
/**
 * 图的简单实现
 *
 * @author Dxkstart
 * @create 2022-04-11-16:18
 */
public class Graph {
    private ArrayList<String> varTextList; // 存储顶点
    private int[][] edges; // 存储图对应的邻接矩阵
    private int numOfEdges; // 表示边的个数
    private boolean[] isVisited; // 记录某个节点是否被访问
    public static void main(String[] args) {
        int n = 5;// 节点的个数
        String VarTexValue[] = {"A", "B", "C", "D", "E"};
        // 创建图对象
        Graph graph = new Graph(n);
        // 添加
        for (String str : VarTexValue) {
            graph.add(str);
        }
        // 添加边  A-B A-C B-C B-D B-E
        graph.addEdge(0, 1, 1); // A-B
        graph.addEdge(0, 2, 1); // A-C
        graph.addEdge(1, 2, 1); // B-C
        graph.addEdge(1, 3, 1); // B-D
        graph.addEdge(1, 4, 1); // B-E
        // 显示图的矩阵
        graph.showGraph();
        // 测试深度优先遍历
        graph.dfs();
    }
    // 构造器
    public Graph(int n) {
        // 初始化矩阵和varTextList
        edges = new int[n][n];
        varTextList = new ArrayList<String>(n);
        numOfEdges = 0;
        isVisited = new boolean[n];
    }
    // 插入节点
    public void add(String varText) {
        varTextList.add(varText);
    }
    // 添加边
    /**
     * @param v1     表示点的下标
     * @param v2     表示第二个顶点对应的下标
     * @param weight 表示边的权值
     */
    public void addEdge(int v1, int v2, int weight) {
        edges[v1][v2] = weight;
        edges[v2][v1] = weight;
        numOfEdges++;
    }
    // 返回节点的个数
    public int getNumOfVarText() {
        return varTextList.size();
    }
    // 返回边的数目
    public int getNumOfEdges() {
        return numOfEdges;
    }
    // 返回节点i(下标) 对应的数据
    public String getValueByIndex(int i) {
        return varTextList.get(i);
    }
    // 返回v1和v2的权值
    public int getWeight(int v1, int v2) {
        return edges[v1][v2];
    }
    // 显示图对应的矩阵
    public void showGraph() {
        for (int[] link : edges) {
            System.err.println(Arrays.toString(link));
        }
    }
    // 得到当前节点的第一个邻接节点的下标
    /**
     * @param index 当前节点的下标
     * @return 如果存在就返回下标，否则返回-1
     */
    public int getFirstNeighbor(int index) {
        for (int i = 0; i < varTextList.size(); i++) {
            if (edges[index][i] > 0) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
    // 根据当前节点的下标获取下一个节点的下标
    // v1,v2是当前节点的行和列下标
    public int getNextNeighbor(int v1, int v2) {
        for (int i = v2 + 1; i < varTextList.size(); i++) {
            if (edges[v1][i] > 0) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
    // 深度优先遍历算法
    public void dfs(boolean[] isVisited , int i) {
        // 先访问当前节点
        System.out.print(getValueByIndex(i) + " -> ");
        // 将当前节点置为已访问
        isVisited[i] = true;
        // 查找当前节点的第一个邻接节点
        int w = getFirstNeighbor(i);
        while (w != -1) {
            if (!isVisited[w]) {
                dfs(isVisited,w);
            }
            // 如果w节点已经被访问过了
            w = getNextNeighbor(i,w);// 2 , 0
        }
    }
    // 对dfs进行重载，遍历所有的节点，并进行dfs
    public void dfs() {
        // 遍历所有的节点，进行dfs【回溯】
        for (int i = 0; i < getNumOfVarText(); i++) {
            if (!isVisited[i]) {
                dfs(isVisited,i);
            }
        }
    }
}