深度优先java代码 深度优先使用什么数据结构

求代码，java实验，题目如图

import java.util.Scanner;

为随县等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及随县网站建设行业解决方案。主营业务为网站设计、做网站、随县网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

import java.util.Stack;

public class DFS

{

// 存储节点信息

private char[] vertices;

// 存储边信息（邻接矩阵）

private int[][] arcs;

// 图的节点数

private int vexnum;

// 记录节点是否已被遍历

private boolean[] visited;

// 初始化

public DFS(int n)

{

vexnum = n;

vertices = new char[n];

arcs = new int[n][n];

visited = new boolean[n];

for(int i = 0; i  vexnum; i++)

{

for(int j = 0; j  vexnum; j++)

{

arcs[i][j] = 0;

}

}

}

// 添加边(无向图)

public void addEdge(int i, int j)

{

// 边的头尾不能为同一节点

if(i == j)

return;

arcs[i - 1][j - 1] = 1;

arcs[j - 1][i - 1] = 1;

}

// 设置节点集

public void setVertices(char[] vertices)

{

this.vertices = vertices;

}

// 设置节点访问标记

public void setVisited(boolean[] visited)

{

this.visited = visited;

}

// 打印遍历节点

public void visit(int i)

{

System.out.print(vertices[i] + " ");

}

// 从第i个节点开始深度优先遍历

private void traverse(int i)

{

// 标记第i个节点已遍历

visited[i] = true;

// 打印当前遍历的节点

visit(i);

// 遍历邻接矩阵中第i个节点的直接联通关系

for(int j = 0; j  vexnum; j++)

{

// 目标节点与当前节点直接联通，并且该节点还没有被访问，递归

if(arcs[i][j] == 1  visited[j] == false)

{

traverse(j);

}

}

}

// 图的深度优先遍历（递归）

public void DFSTraverse(int start)

{

// 初始化节点遍历标记

for(int i = 0; i  vexnum; i++)

{

visited[i] = false;

}

// 从没有被遍历的节点开始深度遍历

for(int i = start - 1; i  vexnum; i++)

{

if(visited[i] == false)

{

// 若是连通图，只会执行一次

traverse(i);

}

}

}

// 图的深度优先遍历（非递归）

public void DFSTraverse2(int start)

{

// 初始化节点遍历标记

for(int i = 0; i  vexnum; i++)

{

visited[i] = false;

}

StackInteger s = new StackInteger();

for(int i = start - 1; i  vexnum; i++)

{

if(!visited[i])

{

// 连通子图起始节点

s.add(i);

do

{

// 出栈

int curr = s.pop();

// 如果该节点还没有被遍历，则遍历该节点并将子节点入栈

if(visited[curr] == false)

{

// 遍历并打印

visit(curr);

visited[curr] = true;

// 没遍历的子节点入栈

for(int j = vexnum - 1; j = 0; j--)

{

if(arcs[curr][j] == 1  visited[j] == false)

{

s.add(j);

}

}

}

} while(!s.isEmpty());

}

}

}

public static void main(String[] args)

{

Scanner sc = new Scanner(System.in);

int N, M, S;

while(true)

{

System.out.println("输入N M S，分别表示图G的结点数，边数，搜索的起点：");

String line = sc.nextLine();

if(!line.matches("^\\s*([1-9]\\d?|100)(\\s+([1-9]\\d?|100)){2}\\s*$"))

{

System.out.print("输入错误，");

continue;

}

String[] arr = line.trim().split("\\s+");

N = Integer.parseInt(arr[0]);

M = Integer.parseInt(arr[1]);

S = Integer.parseInt(arr[2]);

break;

}

DFS g = new DFS(N);

char[] vertices = new char[N];

for(int i = 0; i  N; i++)

{

vertices[i] = (i + 1 + "").charAt(0);

}

g.setVertices(vertices);

for(int m = 0; m  M; m++)

{

System.out.println("输入图G的第" + (m + 1) + "条边，格式为“i j”，其中i，j为结点编号（范围是1~N）");

String line = sc.nextLine();

if(!line.matches("^\\s*([1-9]\\d?|100)\\s+([1-9]\\d?|100)\\s*$"))

{

System.out.print("输入错误，");

m--;

continue;

}

String[] arr = line.trim().split("\\s+");

int i = Integer.parseInt(arr[0]);

int j = Integer.parseInt(arr[1]);

g.addEdge(i, j);

}

sc.close();

System.out.print("深度优先遍历（递归）：");

g.DFSTraverse(S);

System.out.println();

System.out.print("深度优先遍历（非递归）：");

g.DFSTraverse2(S);

}

}

java 深度优先搜索（回溯法）求集合的幂集

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

public class BackTrack {

public static void main(String[] args) {

//初始化一个集合，放在list里面

ListString list=new ArrayListString();

list.add("1");

list.add("2");

list.add("3");

list.add("f");

ListString li=new ArrayListString();

PowerSet(0,list,li);

}

//回溯法求幂集

public static void PowerSet(int i,ListString list,ListString li){

if(ilist.size()-1){System.out.println(li);}

else{

li.add(list.get(i));//左加

PowerSet(i+1,list,li); //递归方法

li.remove(list.get(i)); //右去

PowerSet(i+1, list, li);

}

}

}

注：该方法采用中序遍历二叉树（实际这棵树是不存在的）。对于第一个元素，左节点加进去，右节点去掉。对于第i一个节点，左加，右去。直到i大于元素的总个数。

输出结果：

[1, 2, 3, 4]

[1, 2, 3]

[1, 2, 4]

[1, 2]

[1, 3, 4]

[1, 3]

[1, 4]

[1]

[2, 3, 4]

[2, 3]

[2, 4]

[2]

[3, 4]

[3]

[4]

[]

用java编写 深度优先法 寻路时 怎么实现八个方向的路径选择

//循环遍历八个方向：

for(int dx = -1; dx = 1; dx++) {

for(int dy = -1; dy = 1; dy++) {

//向x方向移动dx,向y方向移动dy

int nx = x+dx, ny = y + dy;

if()//这里是你要查找的满足条件的元素

}

}

java如何实现 深度优先 广度优先

下面是我修改了滴源码，是基于一张简单的地图，在地图上搜索目的节点，依次用深度优先、广度优先、Dijkstra算法实现。

import java.util.ArrayList;

import java.util.HashMap;

import java.util.LinkedList;

import java.util.PriorityQueue;

import java.util.Stack;

/**

*

* @author yinzhuo

*

*/

public class Arithmatic {

boolean flag = true;

// 一张地图

static int[][] map = new int[][]// 地图数组

{

{ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },

{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },

{ 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 },

{ 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },

{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },

{ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },

{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 } };