深度优先遍历
深度优先遍历是图论中的经典算法。其利用了深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,采用拓扑排序表可以解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。
根据深度优先遍历的特点我们利用Java集合类的栈Stack先进后出的特点来实现。我用二叉树来进行深度优先搜索。
深度优先搜索的步骤
(1)首先节点 1 进栈,节点1在栈顶。
(2)然后节点1出栈,访问节点1,节点1的孩子节点3进栈,节点2进栈。
(3)节点2在栈顶,然后节点2出栈,访问节点2。
(4)节点2的孩子节点5进栈,节点4进栈。
(5)节点4在栈顶,节点4出栈,访问节点4。
(6)节点4左右孩子为空,然后节点5在栈顶,节点5出栈,访问节点5。
(7)节点5左右孩子为空,然后节点3在站顶,节点3出栈,访问节点3。
(8)节点3的孩子节点7进栈,节点6进栈。
(9)节点6在栈顶,节点6出栈,访问节点6。
(10)节点6的孩子为空,这个时候节点7在栈顶,节点7出栈,访问节点7。
(11)节点7的左右孩子为空,此时栈为空,遍历结束。
广度优先遍历
广度优先遍历是连通图的一种遍历策略,因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域故得名。
根据广度优先遍历的特点我们利用Java数据结构队列Queue来实现。
广度优先搜索的步骤
(1)节点1进队,节点1出队,访问节点1。
(2)节点1的孩子节点2进队,节点3进队。
(3)节点2出队,访问节点2,节点2的孩子节点4进队,节点5进队。
(4)节点3出队,访问节点3,节点3的孩子节点6进队,节点7进队。
(5)节点4出队,访问节点4,节点4没有孩子节点。
(6)节点5出队,访问节点5,节点5没有孩子节点。
(7)节点6出队,访问节点6,节点6没有孩子节点。
(8)节点7出队,访问节点7,节点7没有孩子节点,结束。
代码
二叉树的基础代码
/** * 二叉树数据结构 */ public class TreeNode { int data; TreeNode leftNode; TreeNode rightNode; public TreeNode() { } public TreeNode(int d) { data=d; } public TreeNode(TreeNode left,TreeNode right,int d) { leftNode=left; rightNode=right; data=d; } }
广度优先和深度优先遍历算法实现代码