DFS

                   1.思路

                   

               2.代码

class DiGraph
{
	private int[][] matrix =  {{0, 1, 0, 1, 0, 0},  
		     {0, 0, 0, 0, 1, 0},  
		     {0, 0, 0, 0, 1, 1},  
		     {0, 1, 0, 0, 0, 0},  
		     {0, 0, 0, 1, 0, 0},  
		     {0, 0, 0, 0, 0, 1}};
	private boolean[] isVisited;
	
	public int[][] getMatrix() {
		return matrix;
	}


	public boolean[] getIsVisited() {
		return isVisited;
	}


	public void setIsVisitednull(boolean[] isVisited) {
		this.isVisited = isVisited;
	}


	public DiGraph(int n)
	{
		isVisited = new boolean[n];
	}
	
}

	private static void  DFSTraverse()
	{
		DiGraph graph = new DiGraph(6);
		
		for(int i=0; i<6; i++)
			DFS(i,graph);
	}
	private static void DFS(int v,DiGraph graph) 
	{
		boolean[] isVisited = graph.getIsVisited();
		int[][] matrix = graph.getMatrix();
		
		if(isVisited[v]==true)
			return;
		
		else
		{
			isVisited[v] = true;
			System.out.println(v+1);
			
			for(int i=0; i<6; i++)
			{
				if(matrix[v][i]!=0 && !isVisited[i])
					DFS(i,graph);
			}
		}
	}

如图:

                 

               结果为:

1
2
5
4
3
6




下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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