深度优先遍历类似于一个人走迷宫：
如图所示，从起点开始选择一条边走到下一个顶点，没到一个顶点便标记此顶点已到达。
当来到一个标记过的顶点时回退到上一个顶点，再选择一条没有到达过的顶点。
当回退到的路口已没有可走的通道时继续回退。
而连通分量，看概念：无向图g的极大连通子图称为g的连通分量( connected component)。任何连通图的连通分量只有一个，即是其自身，非连通的无向图有多个连通分量。
下面看看具体实例：
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package com.datastructure.graph;// 求无权图的联通分量public class components { private graph graph; // 存放输入的数组 private boolean[] visited; // 存放节点被访问状态 private int componentcount; // 连通分量的数量 private int[] mark; // 存储节点所属联通分量的标记 // 构造函数，初始化私有属性 public components(graph graph) { this.graph = graph; componentcount = 0; // 连通分量初始数量为 0 visited = new boolean[graph.v()]; mark = new int[graph.v()]; for (int i = 0; i < graph.v(); i++) { visited[i] = false; // 节点初始访问状态为 false mark[i] = -1; // 节点初始连通分量标记为 -1 } for (int i = 0; i < graph.v(); i++) { // 对于未被访问的节点进行 dfs深度优先遍历 if (!visited[i]) { dfs(i); componentcount++; // 对一个节点进行dfs 到底后，一个连通分量结束，数量+1 } } } private void dfs(int i) { visited[i] = true; // 节点 i 已被访问 mark[i] = componentcount; // 节点 i 属于当前连通分量的数量（标记） for (int node : graph.adjacentnode(i)) { // 遍历图中节点 i 的邻接节点 if (!visited[node]) // 对未被访问的邻接节点进行 dfs dfs(node); } } public boolean isconnected(int v, int w) { return mark[v] == mark[w]; // 根据两节点所属连通分量的标记判断两节点是否相连 } public int getcomponentcount() { return componentcount; // 返回 graph 中连通分量的数量 }}//public class components {//// private graph g; // 图的引用// private boolean[] visited; // 记录dfs的过程中节点是否被访问// private int ccount; // 记录联通分量个数// private int[] id; // 每个节点所对应的联通分量标记//// // 图的深度优先遍历// private void dfs(int v) {//// visited[v] = true; // 节点 v 的访问状态置为 true// id[v] = ccount; // 节点 v 对应的联通标记设置为 ccount//// // 遍历节点 v 的邻接点 i// for (int i : g.adjacentnode(v)) {// // 如果邻接点 i 尚未被访问// if (!visited[i])// // 对邻接点 i 进行深度优先遍历// dfs(i);// }// }//// // 构造函数, 求出无权图的联通分量// public components(graph graph) {//// // 算法初始化// g = graph;//// // visited 数组存储 图g 中 节点的被访问状态// visited = new boolean[g.v()];//// // id 数组存储 图g 中 节点所属连通分量的标记// id = new int[g.v()];//// // 连通分量数量初始化为 0// ccount = 0;//// // 将 visited 数组全部置为 false； id 数组全部置为 -1// for (int i = 0; i < g.v(); i++) {// visited[i] = false;// id[i] = -1;// }//// // 求图的联通分量// for (int i = 0; i < g.v(); i++)// // 访问一个未曾被访问的节点// if (!visited[i]) {// // 对其进行深度优先遍历// dfs(i);// ccount++;// }// }//// // 返回图的联通分量个数// int count() {// return ccount;// }//// // 查询点v和点w是否联通（节点v 和 w 的联通分量的标记是否相同// boolean isconnected(int v, int w) {// assert v >= 0 && v < g.v();// assert w >= 0 && w < g.v();// return id[v] == id[w];// }//} |
通分量数量为 3
总结
以上就是本文关于java编程实现深度优先遍历与连通分量代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。如有不足之处，欢迎留言指出。关注服务器之家，您会有更多收获。
原文链接：http://blog.csdn.net/heatdeath/article/details/78587762
