深入理解与实现：常见搜索算法的Java示例

我就是我 2023-10-15 06:55 107阅读 0赞

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## 深入理解与实现：常见搜索算法的Java示例 ##

搜索算法在计算机科学中扮演着重要角色，用于在数据集中查找特定元素或解决问题。在本篇博客中，我们将深入探讨图算法的一个重要分支：图的搜索算法。具体而言，我们将介绍图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并为每个算法提供详细的Java代码示例。

### 深度优先搜索（DFS） ###

**概念**：深度优先搜索是一种用于遍历图或树结构的算法。它从起始节点开始，尽可能深入地访问未被访问过的节点，直到达到最深处，然后回溯并继续探索其他分支。

**应用**：DFS常用于查找路径、拓扑排序、连通性检测等。

**Java代码示例**：

import java.util.LinkedList;
    
    class GraphDFS {
        private int V; // 节点数
        private LinkedList<Integer>[] adj; // 邻接表
    
        public GraphDFS(int vertices) {
            V = vertices;
            adj = new LinkedList[V];
            for (int i = 0; i < V; i++) {
                adj[i] = new LinkedList<>();
            }
        }
    
        // 添加边
        public void addEdge(int v, int w) {
            adj[v].add(w);
        }
    
        void dfs(int v, boolean[] visited) {
            visited[v] = true;
            System.out.print(v + " ");
    
            for (int neighbor : adj[v]) {
                if (!visited[neighbor]) {
                    dfs(neighbor, visited);
                }
            }
        }
    
        void DFS(int start) {
            boolean[] visited = new boolean[V];
            dfs(start, visited);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            GraphDFS graph = new GraphDFS(7);
            graph.addEdge(0, 1);
            graph.addEdge(0, 2);
            graph.addEdge(1, 3);
            graph.addEdge(1, 4);
            graph.addEdge(2, 5);
            graph.addEdge(2, 6);
    
            System.out.println("深度优先遍历:");
            graph.DFS(0);
        }
    }

### 广度优先搜索（BFS） ###

**概念**：广度优先搜索也用于遍历图或树，它从起始节点开始，首先访问所有邻居节点，然后逐层扩展。

**应用**：BFS常用于寻找最短路径、最小生成树等。

**Java代码示例**：

import java.util.LinkedList;
    import java.util.Queue;
    
    class GraphBFS {
        private int V; // 节点数
        private LinkedList<Integer>[] adj; // 邻接表
    
        public GraphBFS(int vertices) {
            V = vertices;
            adj = new LinkedList[V];
            for (int i = 0; i < V; i++) {
                adj[i] = new LinkedList<>();
            }
        }
    
        // 添加边
        public void addEdge(int v, int w) {
            adj[v].add(w);
        }
    
        void BFS(int start) {
            boolean[] visited = new boolean[V];
            Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
    
            visited[start] = true;
            queue.add(start);
    
            while (!queue.isEmpty()) {
                int v = queue.poll();
                System.out.print(v + " ");
    
                for (int neighbor : adj[v]) {
                    if (!visited[neighbor]) {
                        visited[neighbor] = true;
                        queue.add(neighbor);
                    }
                }
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            GraphBFS graph = new GraphBFS(7);
            graph.addEdge(0, 1);
            graph.addEdge(0, 2);
            graph.addEdge(1, 3);
            graph.addEdge(1, 4);
            graph.addEdge(2, 5);
            graph.addEdge(2, 6);
    
            System.out.println("广度优先遍历:");
            graph.BFS(0);
        }
    }

通过本篇博客，我们深入探讨了图的深度优先搜索和广度优先搜索算法，为每个算法提供了详细的Java代码示例。这些算法不仅在计算机科学中具有重要意义，而且在解决实际问题时也发挥着重要作用。

希望本文对您理解图搜索算法有所帮助。如果您对其他算法也感兴趣，欢迎继续探索和学习！