public class AdjacencyMatrixGraph {
// 图的顶点数组
char[] vexs;
// 邻接矩阵
int arcs[][];
// 图中顶点和边的数量
int vexNums,arcNums;
// 构造方法
public AdjacencyMatrixGraph(int n){
this.vexs=new char[n];
this.arcs=new int[n][n];
}
public void init(String vexStr,String[] arcStr){
// 初始化顶点数组
for (int i = 0; i < vexs.length; i++) {
vexs[i]=vexStr.charAt(i);
vexNums++;
}
// 初始化邻接矩阵,并附默认值为最大数
for (int i = 0; i < arcs.length; i++) {
for (int j = 0; j < arcs[i].length; j++) {
arcs[i][j]=Integer.MAX_VALUE;
}
}
// 根据边的关系给邻接矩阵赋值
for (String s : arcStr) {
// 顶点v1
char v1=s.charAt(0);
// 顶点v2
char v2=s.charAt(2);
// 权值
int w=s.charAt(4)-'0';
// 得到i,j
int i=locateVex(v1);
int j=locateVex(v2);
// 设边(v1,v2)的权值为w
arcs[i][j]=w;
// 因为是无向网,它的邻接矩阵是对称的,所以设边(v2,v1)的对称边也为w
arcs[j][i]=w;
arcNums++;
}
}
// 查找某一顶点在顶点数组中的下标
private int locateVex(char v){
for (int i = 0; i < vexs.length; i++) {
if(v==vexs[i]){
return i;
}
}
return -1;
}
public void DFS(int vex,int[] visited){
visited[vex]=1;
System.out.println("访问了"+vexs[vex]);
for (int j = 0; j < this.vexs.length; j++) {
if(this.arcs[vex][j]!=0 && visited[j]==0){
DFS( j, visited);
}
}
}
public void BFS(int vex, Queue queue, int[] visited){
queue.add(vex);
visited[vex]=1;
System.out.println("访问了"+vexs[vex]);
// 如果队列不为空
while(!queue.isEmpty()){
int i= (int) queue.poll();
for (int j=0; j
测试类:
public class Test {
public static void main(String[] args) {
AdjacencyMatrixGraph adjacencyMatrixGraph=new AdjacencyMatrixGraph(4);
// 无向网的顶点集合
String vexStr="ABCD";
// 无向网的边集合,例如"A,B,4",A,B分别为边的两个顶点,4为此条边的权值
String arcStr[]={"A,B,4","A,C,3","A,D,9","B,C,1","B,D,7","C,D,2"};
adjacencyMatrixGraph.init(vexStr,arcStr);
System.out.println("无向网初始化完成");
System.out.println("深度优先遍历:");
adjacencyMatrixGraph.DFS(2,new int[4]);
System.out.println("广度优先遍历:");
adjacencyMatrixGraph.BFS(3,new ArrayDeque(), new int[4]);
}
}
测试类运行结果:



