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我正在尝试使用广度优先搜索通过遍历图(无向和连接)来自然生成一棵(生成)树,但我在修改算法以生成树时遇到了困难。我正在使用 Java。
这是我的 BFS 算法。
public void traverse(Node node){
Queue queue= new Queue();
node.visited= true;
//Maybe do something here?
queue.enqueue(node);
while (!queue.isEmpty()){
Node r= queue.dequeue();
for (int i= 0; i < r.childen.size(); i++){
Node s= (Node)r.childen.get(i);
if (s.visited == false){
//And do something here?
s.visited= true;
queue.enqueue(s);
}
}
}
}
我的图形数据结构就是这样(注意它是无向和连通的):
公共(public)类图 {
节点主节点; ...
而树数据结构也很简单:
公共(public)类树 {
节点根; ...
我的节点是这样的:
public class Node<T> {
T data;
boolean visited= false;
ArrayList<Node> childen= new ArrayList<Node>();
...
我认为我的麻烦来自于我不能简单地将一些 Node 节点
从图中直接添加到我的树(因为这个 node
会拥有它的所有 child 已经)。相反,我必须制作一个 new Node(node.data)
以便树中添加的节点不会指向同一节点在图中指向的所有相邻节点。
所以我的问题是:如何在使用广度优先搜索遍历上述图形时从图形中生成(生成)树?
最佳答案
我将假设图形既是无向的又是连通的。话虽这么说,我认为你走在正确的轨道上,但你还需要一些东西。首先,我强烈建议您将搜索状态和节点实现分开 - 换句话说,存储私有(private)成员变量 Node.visible
并不是一个好主意。只是为了帮助您的搜索。
您可以通过在搜索方法中维护一些额外的状态来避免这种情况,并使用递归的私有(private)辅助方法向公共(public) traverse()
的调用者隐藏该状态。方法。您将需要正确实现 equals
和 hashCode
在你的Node
类来执行此操作。
此外 - 如果您想要创建一个完全独立的 Tree
对于不同的节点,您实际上需要为每个 Node
创建新的空实例在Graph
并首先用对方的数据填充它们,然后使用克隆的节点构建树。也就是说,这里有一些代码可以让您继续(我还没有测试过这个,但它应该让您知道该怎么做):
/**
* This facade method traverses just the root of the new tree. All recursion is
* passed to the "traverseHelper(3)" recursive method.
*/
public Tree<T> traverse(Graph<T> g){
if(g == null || g.mainNode == null) return null;
Node<T> node = g.mainNode;
Node<T> clone = new Node<T>(node.data); //this is the root of our new Tree
Set<Node<T>> searched = new HashSet<Node<T>>(); //accumulates searched nodes
searched.add(node);
traverseHelper(node,clone,searched);
return new Tree<T>(clone);
}
/**
* Recursively performs BFS on all the children of the specified node and its
* corresponding cloned instance.
*
* Assumes that "node" has been added to "searched" and that
* "searched.contains(node)" AND "searched.contains(clone)" will return true by
* the time this method is called.
*/
private void traverseHelper(Node<T> node, Node<T> clone, Set<Node<T>> searched){
if(node.children == null) return;
Map<Node<T>,Node<T>> toRecurseOn = new HashMap<Node<T>,Node<T>>();
//This is the Breadth-First part - builds the next leaves in the tree:
for(Node<T> child : node.children){
if(child == null || searched.contains(child)) continue;
Node<T> childClone = new Node<T>(child.data); //create leaf in the tree
clone.children.add(childClone); //builds the current level in the tree
childClone.children.add(clone); //maintains undirected-ness of the tree
toRecurseOn.put(child,childClone); //lets us BFS later
}
//This is the Search part - builds the subtrees:
Iterator<Node<T>> i = toRecurseOn.keySet().iterator();
while(i.hasNext()){
Node<T> child = i.next();
Node<T> childClone = toRecurseOn.get(child);
i.remove(); //Saves a little memory throughout the recursion
traverseHelper(child,childClone,searched);
}
}
关于java - 使用广度优先搜索从图中生成树?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20059736/
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