深度优先与广度优先搜索代码实现很相似，前者是利用了栈这种数据结构；而后者是利用了队列这种数据结构。下面看看广度优先搜索代码是怎么实现的
/*****************************广度优先***********************************/
基本思路：1、找到初始结点，标记，入队；
2、找到与初始结点相邻的所有未被访问结点，标记，入队；
3、当没有相邻的未被访问的结点被找到时，出队，然后找这时出队的
这个结点的所有相邻的未被访问的结点。重复2、；
4、只要队列不为空，就一直循环这个过程；
相比深度优先，广度优先多了一个循环：外层循环是控制队列是否为空，内层循环
判断是否还有相邻的未被访问的结点。
广度优先代码如下：
package bfs;
import dfs.Vertex;
public class Graph
{
private int max = 20;
private Vertex[] vertexs;
private int[][] adjMat; //邻接矩阵
private int nVertes;
private Queue queue;
public Graph(){
adjMat = new int[max][max];
nVertes=0;
vertexs = new Vertex[max];
queue = new Queue();
for (int i = 0; i < max; i++)
{
for (int k = 0; k < max; k++)
{
adjMat[i][k]=0;
}
}
}
//广度优先搜索
public void bfs(){
//初始节点，访问，标记，入队
vertexs[0].wasVisited=true;
displayVertex(0);
queue.enqueue(0);
//外层循环，控制队列不为空
while (!queue.isEmpty())
{
//当找到所有相邻的节点后 ，没有相邻的节点时取出队首
int v2 = queue.dequeue();
//内循环，
int v1;
while ((v1=getUnvisitedVertex(v2))!=-1)
{
vertexs[v1].wasVisited=true;
displayVertex(v1);
queue.enqueue(v1);
}
}
for (int i = 0; i < nVertes; i++)
{
vertexs[i].wasVisited = false;
}
}
private int getUnvisitedVertex(int v)
{
for (int i = 0; i < nVertes; i++)
if (adjMat[v][i]==1&&vertexs[i].wasVisited==false)
return i;
return -1;
}
private void displayVertex(int v)
{
System.out.print(vertexs[v].label+” “);
}
public void addEdge(int start ,int end){
adjMat[start][end] = 1;
adjMat[end][start] = 1;
}
public void addVertex(char lab){
vertexs[nVertes++] = new Vertex(lab);
}
}
用到的数据结构如下：
//**********************************************//
package bfs;
public class Queue
{
private int []a;
private int max=20;
private int head;
private int tail;
public Queue(){
a = new int[max];
head = 0;
tail = -1;
}
public void enqueue(int j){
if (tail == max-1)
{
tail = -1;
}else {
a[++tail] = j;
}
}
public int dequeue(){
int temp = a[head++];
if (temp==max)
head = 0;
return temp;
}
public boolean isEmpty(){
return (head+max-1==tail)||(tail+1==head);
}
}
//*************************************//
package bfs;
public class Vertex
{
public char label;
public boolean wasVisited ;
public Vertex(char lab){
this.label = lab;
wasVisited = false;
}
}
//***********************************************************//
package bfs;
public class Vertex
{
public char label;
public boolean wasVisited ;
public Vertex(char lab){
this.label = lab;
wasVisited = false;
}
}
//************************************//
测试代码如下：
package bfs;
public class test
{
public static void main(String[] args)
{
Graph graph = new Graph();
graph.addVertex(‘A’);
graph.addVertex(‘B’);
graph.addVertex(‘F’);
graph.addVertex(‘H’);
graph.addVertex(‘C’);
graph.addVertex(‘D’);
graph.addVertex(‘G’);
graph.addVertex(‘I’);
graph.addVertex(‘E’);
graph.addEdge(0,1);
graph.addEdge(1,2);
graph.addEdge(2,3);
graph.addEdge(0,4);
graph.addEdge(0,5);
graph.addEdge(5,6);
graph.addEdge(6,7);
graph.addEdge(7,8);
graph.bfs();
}
}
//*************************************//
运行结果如下：
A B C D F G H I E
