Java编程实现邻接矩阵表示稠密图代码示例

我们知道，要表示结点，我们可以用一个一维数组来表示，然而对于结点和结点之间的关系，则无法简单地用一维数组来表示了，我们可以用二维数组来表示，也就是一个矩阵形式的表示方法。

我们假设A是这个二维数组，那么A中的一个元素aij不仅体现出了结点vi和结点vj的关系，而且aij的值正可以表示权值的大小。

邻接矩阵模型类

邻接矩阵模型类的类名为AMWGraph.编程客栈java，能够通过该类构造一个邻接矩阵表示的图，且提供插入结点，插入边，取得某一结点的第一个邻接结点和下一个邻接结点。

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;

public class 编程客栈AMWGraph {
 private ArrayList vertexList;
 //存储点的链表
 private int[][] edges;
 //邻接矩阵，用来存储边
 private int numOfEdges;
 //边的数目
 public AMWGraph(int n) {
  //初始化矩阵，一维数组，和边的数目
  edges=new int[n][n];
  vertexList=new ArrayList(n);
  numOfEdges=0;
 }
 //得到结点的个数
 public int getNumOfVertex() {
  return vertexList.size();
 }
 //得到边的数目
 public int getNumOfEdges() {
  return numOfEdges;
 }
 //返回结点i的数据
 public Object getValueByIndex(int i) {
  return vertexList.get(i);
 }
 //返回v1,v2的权值
 public int getWeight(int v1,int v2) {
  return edges[v1][v2];
 }
 //插入结点
 public void insertVertex(Object vertex) {
  vertexList.add(vertexList.size(),vertex);
 }
 //插入结点
 public void insertEdge(int v1,int v2,int weight) {
  edges[v1][v2]=weight;
  numOfEdges++;
 }
 //删除结点
 public void deleteEdge(int v1,int v2) {
  edges[v1][v2]=0;
  numOfEdges--;
 }
 //得到第一个邻接结点的下标
 public int getFirstNeighbor(int index) {
  for (int j=0;j<vertexList.size();j++) {
   if (edges[index][j]>0) {
    return j;
   }
  }
  return -1;
 }
 //根据前一个邻接结点的下标来取得下一个邻接结点
 public int getNextNeighbor(int v1,int v2) {
  for (int j=v2+1;j<vertexList.size();j++) {
   if (edges[v1][j]>0) {
    return j;
   }
  }
  return -1;
 }
}

下面再看看java编程实现邻接矩阵表示稠密图代码：

package com.dataStructure.graph;
//// 稠密图 - 使用邻接矩阵表示
//public class DenseGraph {
//
//  private int n; // 节点数
//  private int m; // 边数
//  private boolean directed;  // 是否为有向图
//  private boolean[][] g;   // 图的具体数据
//
//  // 构造函数
//  public DenseGraph(int n, boolean directed) {
//    assert n >= 0;
//    this.n = n;
//    this.m = 0;  // 初始化没有任何边
//    this.directed = directed;
//    // g初始化为n*n的布尔矩阵, 每一个g[i][j]均为false, 表示没有任和边
//    // false为boolean型变量的默认值
//    g = new boolean[n][n];
//  }
//
//  public int V() {
//    return n;
//  } // 返回节点个数
//
//  public int E() {
//    return m;
//  } // 返回边的个数
//
//  // 向图中添加一个边
//  public void addEdge(int v, int w) {
//
//    assert v >= 0 && v < n;
//    assert w >= 0 && w < n;
//
//    if (hasEdge(v, w))
//      return;
//
//    // 连接 v 和 w
//    g[v][w] = true;
//    if (!directed)
//      g[w][v] = true;
//
//    // 边数 ++
//    m++;
//  }
//
//  // 验证图中是否有从v到w的边
//  boolean hasEdge(int v, int w) {
//    assert v >= 0 && v < n;
//    assert w >= 0 && w < n;
//    return g[v][w];
//  }
//
//  // 返回图中一个顶点的所有邻边
//  // 由于java使用引用机制，返回一个Vector不会带来额外开销,
//  public Iterable<Integer> adj(int v) {
//      assert v >= 0 && v < n;
//      Vector<Integer> adjV = new Vector<Integer>();
//      for(int i = 0 ; i < n ; i ++ )
//      if( g[v][i] )
//      adjV.add(i);
//      return adjV;
//      }
//}
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
// 使用 邻接矩阵 表示 稠密图
public class DenseGraph{
 private int n;
 // 图中的节点数
 private int m;
 // 图中的边数
 private Boolean[][] g;
 // 邻接矩阵g
 private Boolean directed;
 // 是否为有向图
 public DenseGraph(int n, Boolean directed){
  this.n = n;
  // 初始化图中的节点数量
  this.m = 0;
  // 图中边（edge）的数量初始化为0
  this.directed = directed;
  g = new Boolean[n][n];
&nbs编程客栈p; // 邻接矩阵 g 初始化为一个 n*n 的二维矩阵
  // 索引代表图中的节点，g中存储的值为 节点是否有边
 }
 // 返回图中边的数量
 public int E(){
&nbs开发者_JS培训p; return m;
 }
 // 返回图中节点的数量
 public int V(){
  return n;
 }
 // 在图中指定的两节点之间加边
 public void addEdge(int v, int w){
  if (!hasEdge(v, w)){
   // 连接[v][w]
   g[v][w] = true;
   // 无向图
   if (!directed)
   &编程客栈nbsp;       g[w][v] = true;
   // 图中边的数量+1
   m++;
  }
 }
 // 判断两节点之间是否有边
 private Boolean hasEdge(int v, int w){
  return g[v][w];
 }
 // 返回所有 节点 v 的 邻接节点
 public Iterable<Integer> adjacentNode(int v){
  // adjacentL 用于存储 v 的邻接节点
  List<Integer> adjacentL = new ArrayList<>();
  // 找到所有与 v 邻接的节点，将其加入 adjacentL 中
  for (int i = 0; i < n;i++){
   if (g[v][i])
           adjacentL.add(i);
  }
  r编程客栈eturn adjacentL;
 }
}

总结

以上就是本文关于Java编程实现邻接矩阵表示稠密图代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

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