2017-2018-1 20162330 实验四 图的实现与应用

Posted 2020-10-15

　课程名称：《程序设计与数据结构》

　学生班级：1623班

　学生姓名：刘伟康

　学生学号：20162330

　实验时间：2017年11月20日—2017年11月24日

　实验名称：图的实现与应用

　指导老师：娄嘉鹏、王志强老师

目录

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• 实验要求

• 实验步骤及代码实现
  • 代码托管汇总
  • 图的实现与应用-1：用邻接矩阵实现无向图
  • 图的实现与应用-2：用十字链表实现有向图
  • 图的实现与应用-3：实现PP19.9

• 测试过程及遇到的问题
  • 1. 第一个实验无向图的边输入错误

• 分析总结及PSP时间统计

• 参考资料

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实验要求：

实验四 图的实现与应用

• 1.用邻接矩阵实现无向图（边和顶点都要保存），实现在包含添加和删除结点的方法，添加和删除边的方法，size(),isEmpty()，广度优先迭代器，深度优先迭代器。
  给出伪代码，产品代码，测试代码（不少于5条测试）；

• 2.用十字链表实现有向图（边和顶点都要保存），实现在包含添加和删除结点的方法，添加和删除边的方法，size(),isEmpty()，广度优先迭代器，深度优先迭代器。
  给出伪代码，产品代码，测试代码（不少于5条测试）；

• 3.实现PP19.9。
  给出伪代码，产品代码，测试代码（不少于5条测试）。

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实验步骤及代码实现：

• 代码托管汇总

  • 图的实现与应用-1：【方法类】及【测试类】

  • 图的实现与应用-2：【方法类】及【测试类】

  • 图的实现与应用-3：【方法类】及【测试类】

• 1. 图的实现与应用-1：

  用邻接矩阵实现无向图：
  （边和顶点都要保存），实现在包含添加和删除结点的方法，添加和删除边的方法，size(),isEmpty()，广度优先迭代器，深度优先迭代器。

• 关于邻接矩阵实现无向图中边和顶点的存储策略，可以将图的顶点用一个一维数组存放，将图的边用一个二维数组存放，其中这个边集合就相当于邻接矩阵了：

  private Object[] vexs;  //顶点集合
  private int[][] arcs;  //边集合,邻接矩阵

  另外我设定了顶点数目和边数目，其中我将顶点数目定义为决定图的大小的变量：

  private int gSize, arcNum;  //顶点数目、边数目

  于是，判断一个图是否为空的 isEmpty() 方法和返回图的大小的 size() 方法就可以根据顶点数目定义了：

  //判断图的大小（顶点个数）
  public int size() {
      return gSize;
  }
  
  //判断图是否为空
  public boolean isEmpty() {
      return gSize == 0;
  }

  关于添加一条边和删除一条边我还没有考虑那么多种情况（还会补充），所以只实现了基本的功能，即邻接矩阵对角线上对应的两边数值添加时都变为1，删除时都变为0：

  //添加一条边
  public void addArc(int x, int y) {
      arcs[x][y] = 1;
      arcs[y][x] = 1;
      arcNum++;
  }
  
  //删除一条边
  public void removeArc(int x, int y) {
      arcs[x][y] = 0;
      arcs[y][x] = 0;
      arcNum--;
  }

  关于添加和删除顶点，我参考了网上的一些思路，然而还没有测试成功，所以这部分内容待补充，实现代码如下：

  //添加一个顶点
  public void addVex() {
      for (int i = 0; i < gSize; i++) {
          arcs[i][gSize] = INFINITY;
      }
      for (int i = 0; i < gSize; i++) {
          arcs[gSize][i] = INFINITY;
      }
      arcs[gSize][gSize] = 0;
      gSize++;
      System.out.println("Insert successfully.");
  }
  
  //删除一个顶点
  public void removeVex(int v) {
      if (v >= gSize) {
          System.out.println("The graph doesn't have this vertex.");
      }
      for (int i = 0; i < gSize; i++) {
          arcs[v][i] = 0;
          arcs[v][i] = 0;
      }
      if (v == gSize - 1) {
          gSize--;
      }
      for (int i = v + 1; i < gSize; i++) {
          for (int j = 0; j < gSize; j++) {
              arcs[i - 1][j] = arcs[i][j];
          }
      }
      gSize--;
  }

• 之后来说说图的遍历方法的实现，首先常见的图的遍历方法有两种：① 广度优先遍历；② 深度优先遍历。（代码就先不贴出来了）
  对于广度优先遍历，先访问某个顶点，再依次访问每一个未被访问过的邻接点，然后按照这个顺序访问其他顶点，之后访问各个还未被访问过的邻接点，以此类推，直到所有顶点都被访问过为止，可以参考下图：

  

  使用队列实现广度优先遍历的具体思路如下：
  （1）顶点v入队列。
  （2）当队列非空时则继续执行，否则算法结束。
  （3）出队列取得队头顶点v；访问顶点v并标记顶点v已被访问。
  （4）查找顶点v的第一个邻接顶点w。
  （5）若v的邻接顶点w未被访问过的，则w入队列。
  （6）继续查找顶点v的另一个新的邻接顶点w，转到步骤（5）。
  直到顶点 v 的所有未被访问过的邻接点处理完。转到步骤（2）。

• 实现广度优先遍历的关键就在于要设立一个访问标志数组，初值为0，某顶点被访问后，相应下标元素置为1。

• 对于深度优先遍历，先从图的某个顶点 v 开始访问，然后访问它的任意一个邻接点w1，再从w1出发，访问与w1邻接但未被访问的顶点w2，然后从w2出发，依次访问，直至所有的邻接点被访问过。之后，退到前一次访问过的顶点，看是否还有其他未被访问过的邻接点。如果有，则访问此顶点，没有再退到前一次访问过的顶点，重复这一过程，直到所有顶点都被访问过为止。（递归）

  使用队列实现深度优先遍历的具体思路如下：
  （1）输入要访问的结点Vi；
  （2）访问顶点vi；visited[vi]=1；
  （3）在邻接矩阵的第i行中查找，若vi有邻接点vj，且vj未被访问过，则设 i=j；
  （4）重复步骤1至3，直到所有结点均被访问到。

• 和广度优先遍历相同的是，深度优先遍历也要设立一个访问标志数组visited[N]，初值为0，某点被访问，则相应下标变量置为1。

• 在测试时，我直接使用了根据输入的边和顶点创建邻接矩阵的方法，测试运行截图如下：（部分）
  

  

  

• 2. 图的实现与应用-2：

  用十字链表实现有向图：
  （边和顶点都要保存），实现在包含添加和删除结点的方法，添加和删除边的方法，size(),isEmpty()，广度优先迭代器，深度优先迭代器。

  

• 实现这个就有点难了，原因是十字链表是针对有向图的，这需要考虑到所有边对应的权值，我参考了网上相关资料的代码，关于顶点和边，可以单独定义两个类：
  在定义十字链表的边的类时，要设定入弧顶点和出弧顶点两个形参：

  public class CrossEdge<E> {
  E data;
  int fromVertexIndex;
  int toVertexIndex;
  CrossEdge<E> nextSameFromVertex;
  CrossEdge<E> nextSameToVertex;
  
  public CrossEdge(E data, int fromVertexIndex, int toVertexIndex) {
      this.data = data;
      this.fromVertexIndex = fromVertexIndex;
      this.toVertexIndex = toVertexIndex;
  }
  }

  在定义十字链表的顶点的类时，需要定义顶点的data形参：

  public class CrossVertex<E, T> {
  E data;
  CrossEdge<T> firstIn;
  CrossEdge<T> firstOut;
  
  public CrossVertex(E data) {
      this.data = data;
  }
  }

  我还没太搞懂方法类中的代码，方法类中的设计思路之后会有补充。

• 测试运行截图如下：
  

• 3. 图的实现与应用-3：

  实现PP19.9（最短路径）。

• 对于如何解决有向图中顶点间的最短路径问题，我在这里使用了戴克斯特拉算法，具体实现如下：

  public void DIJ(MGraph G, int v0){
      int vexNum = G.getVexNum(); // 顶点数
      this.P = new boolean[vexNum][vexNum];
      this.D = new int[vexNum];
      //finish[v]为true当且仅当v属于S，即已经求得从v0到v的最短路径
      boolean[] finish = new boolean[vexNum];
  
      //初始化所有数据
      for(int v = 0; v < vexNum; v++){
          finish[v] = false;
          D[v] = G.getArcs()[v0][v];
          for(int w = 0; w < vexNum; w++){
              P[v][w] = false;
          }
          if(D[v] < INFINITY){
              P[v][v0] = true;
              P[v][v] = true;
          }
      }
  
      D[v0] = 0;  //从v0开始，并入S集
      finish[v0] = true;
  
      int v = -1 ;
      //开始主循环，每次求得v0到某个v顶点的最短路径，并将v加入到S集.循环n-1次
      for(int i = 1; i < vexNum; i++){
          int min = INFINITY; //当前所知离v0最近的距离
          for(int w = 0; w < vexNum; w++){
              if( !finish[w]){
                  if(D[w] < min){
                      v = w;
                      min = D[w];
                  }
              }
          }
          finish[v] = true; //离v0最近的v并入S
  
          //更新当前最短路径和距离
          for(int w = 0; w < vexNum; w++){
              if( !finish[w] && G.getArcs()[v][w] < INFINITY && (min + G.getArcs()[v][w] < D[w])){
                  D[w] = min + G.getArcs()[v][w];
                  //下面两句这么理解，现在路径是v0-v-w，所以经过了v点，那么v0到v的最小路径自然要给w，同时再加上w点（P[W][W] = true）
                  System.arraycopy(P[v], 0, P[w], 0, P[v].length);
                  P[w][w] = true;
              }
          }
      }
  }

• 测试运行截图如下：（其中，vo表示网络中的点，分别计算vo到各个结点的最短路径）
  

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测试过程及遇到的问题：

• 1. 在做第一个实验时为什么无向图的边会出现输入错误，导致抛出下标越界的异常？

  

• 解决办法：（使用debug单步跟踪进行调试）
  调试之后我发现是我的输入格式出了问题，各个边之间是要加一个空格的，因为我在调用了 Scanner 中的 next 方法依次检测输入的边，而在各个边的间隔之间，是要留出一个空格的距离的：

  

  知道了这一“特定格式”之后，再运行时就没有出错了。

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分析总结：

• 本周的实验主要是对于图的应用，这次的实验比较难，第一个实验就有点无从下手，第二个实验更是参考了网上的代码，很勉强地做了出来，这让我对此感到一些无力。不过，图的设计思路值得学习，因为图在生活中的应用不少，大概也正是因为图和树的密切联系以及其在生活中的应用（网络爬虫等），才诞生了这么多相关的算法，这大概也是很多程序员喜欢研究图的原因。这篇博客写得不全，有待完善。

PSP(Personal Software Process)时间统计：

• 步骤	耗时	百分比
  需求分析	60min	15%
  设计	60min	15%
  代码实现	120min	30%
  测试	80min	20%
  分析总结	80min	20%

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参考资料：

• Java Foundation 3rd

• 蓝墨云班课 第十周 图 ppt

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