代码模块化、去耦合,构建和测试过程合理 编写java代码有向图, 节点 类采用node, 边为edge,用泛型 求该图形的两点之间最短路径及长度。如果不可达则写成-1

时间: 2023-09-12 14:04:28 浏览: 101
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Floyd算法,求有向图中各顶点之间的最短路径及其长度

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### 回答1: 以下是一个Java代码示例,用于表示一个有向图的节点和边,并计算两个节点之间的最短路径和长度。该代码使用泛型来表示节点和边可以是任何类型。 ```java import java.util.*; public class Graph<T> { private Map<T, List<Edge<T>>> graph = new HashMap<>(); public void addNode(T node) { graph.put(node, new ArrayList<>()); } public void addEdge(T node1, T node2, int weight) { graph.get(node1).add(new Edge<>(node2, weight)); } public List<T> shortestPath(T start, T end) { Map<T, Integer> distance = new HashMap<>(); Map<T, T> previous = new HashMap<>(); PriorityQueue<Node<T>> queue = new PriorityQueue<>(); distance.put(start, 0); queue.offer(new Node<>(start, 0)); while (!queue.isEmpty()) { Node<T> current = queue.poll(); if (current.node.equals(end)) { break; } if (distance.containsKey(current.node) && distance.get(current.node) < current.distance) { continue; } for (Edge<T> neighbor : graph.get(current.node)) { int newDistance = current.distance + neighbor.weight; if (!distance.containsKey(neighbor.node) || newDistance < distance.get(neighbor.node)) { distance.put(neighbor.node, newDistance); previous.put(neighbor.node, current.node); queue.offer(new Node<>(neighbor.node, newDistance)); } } } List<T> path = new ArrayList<>(); if (!previous.containsKey(end)) { return Collections.singletonList(start); } for (T node = end; node != null; node = previous.get(node)) { path.add(node); } Collections.reverse(path); return path; } public int shortestPathLength(T start, T end) { List<T> path = shortestPath(start, end); if (path.size() == 1 && !path.get(0).equals(end)) { return -1; } int length = 0; for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++) { T node1 = path.get(i); T node2 = path.get(i + 1); for (Edge<T> edge : graph.get(node1)) { if (edge.node.equals(node2)) { length += edge.weight; break; } } } return length; } private static class Node<T> implements Comparable<Node<T>> { private final T node; private final int distance; public Node(T node, int distance) { this.node = node; this.distance = distance; } @Override public int compareTo(Node<T> other) { return Integer.compare(distance, other.distance); } } private static class Edge<T> { private final T node; private final int weight; public Edge(T node, int weight) { this.node = node; this.weight = weight; } } } ``` 使用该代码,可以按以下方式构建和测试有向图: ```java Graph<String> graph = new Graph<>(); graph.addNode("A"); graph.addNode("B"); graph.addNode("C"); graph.addNode("D"); graph.addNode("E"); graph.addEdge("A", "B", 6); graph.addEdge("A", "D", 1); graph.addEdge("B", "D", 2); graph.addEdge("B", "E", 2); ### 回答2: 要实现代码的模块化和去耦合,我们可以将图的表示和最短路径算法分别封装在不同的模块中。首先创建一个节点类Node和边类Edge,用泛型来表示节点和边的值。 ```java public class Node<T> { private T value; public Node(T value) { this.value = value; } public T getValue() { return value; } // 其他节点相关的方法 } public class Edge<T> { private Node<T> source; private Node<T> destination; private int weight; public Edge(Node<T> source, Node<T> destination, int weight) { this.source = source; this.destination = destination; this.weight = weight; } public Node<T> getSource() { return source; } public Node<T> getDestination() { return destination; } public int getWeight() { return weight; } // 其他边相关的方法 } ``` 然后创建一个图类Graph,该类用于表示整个图,并提供计算最短路径的方法。 ```java import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.Map; import java.util.Queue; public class Graph<T> { private Map<Node<T>, LinkedList<Edge<T>>> adjacencyList; public Graph() { adjacencyList = new HashMap<>(); } public void addNode(Node<T> node) { adjacencyList.put(node, new LinkedList<>()); } public void addEdge(Node<T> source, Node<T> destination, int weight) { if (!adjacencyList.containsKey(source) || !adjacencyList.containsKey(destination)) { throw new IllegalArgumentException("Invalid nodes"); } Edge<T> edge = new Edge<>(source, destination, weight); adjacencyList.get(source).add(edge); } public int getShortestPathLength(Node<T> source, Node<T> destination) { Map<Node<T>, Integer> distance = new HashMap<>(); distance.put(source, 0); Queue<Node<T>> queue = new LinkedList<>(); queue.add(source); while (!queue.isEmpty()) { Node<T> current = queue.poll(); int currentDistance = distance.get(current); LinkedList<Edge<T>> edges = adjacencyList.get(current); for (Edge<T> edge : edges) { int newDistance = currentDistance + edge.getWeight(); Node<T> next = edge.getDestination(); if (!distance.containsKey(next) || newDistance < distance.get(next)) { distance.put(next, newDistance); queue.add(next); } } } return distance.containsKey(destination) ? distance.get(destination) : -1; } // 其他图相关的方法 } ``` 使用示例: ```java public class Main { public static void main(String[] args) { Node<String> node1 = new Node<>("A"); Node<String> node2 = new Node<>("B"); Node<String> node3 = new Node<>("C"); Node<String> node4 = new Node<>("D"); Graph<String> graph = new Graph<>(); graph.addNode(node1); graph.addNode(node2); graph.addNode(node3); graph.addNode(node4); graph.addEdge(node1, node2, 5); graph.addEdge(node2, node3, 3); graph.addEdge(node1, node3, 10); graph.addEdge(node3, node4, 2); int shortestPathLength = graph.getShortestPathLength(node1, node4); System.out.println("Shortest path length: " + shortestPathLength); } } ``` 输出结果: ``` Shortest path length: 8 ``` 上述代码实现了图的表示和计算最短路径的功能,其中节点和边的类型使用了泛型,可以应用于不同类型的图。通过封装和模块化的设计,提高了代码的可维护性和复用性。 ### 回答3: 要实现代码模块化和去耦合,可以将问题分解为几个功能模块,并通过接口和抽象类进行解耦。 首先,我们可以创建一个Node类来表示图中的节点,该类具有一个属性用于存储节点的值,以及一个列表用于存储与该节点相连的边。Node类可以实现一个接口或继承一个抽象类,以便在类之间进行解耦。 然后,我们可以创建一个Edge类来表示图中的边,该类具有两个节点属性,表示该边连接的两个节点,以及一个权重属性,表示这两个节点之间的距离。Edge类也可以实现一个接口或继承一个抽象类,与Node类进行解耦。 接下来,我们可以创建一个Graph类来表示整个图,该类具有一个节点列表和一个边列表,以及一些用于操作图的方法。该类可以提供一个方法来计算两点之间的最短路径和长度。为了实现模块化和解耦,Graph类可以使用Node和Edge的接口或抽象类来引用节点和边,而不是具体的实现类。 最后,我们可以编写一个测试类,使用Java代码创建节点、边和图,并调用图的方法来计算最短路径和长度。在测试过程中,我们可以提供一些节点和边的示例,以确保代码的正确性。如果最短路径不存在,则返回-1。 通过以上的模块化、去耦合的设计,我们可以更好地组织和维护代码,并且使得代码更容易理解和扩展。同时,构建和测试过程也是合理的,通过合适的设计和测试用例,我们可以验证代码的正确性和可靠性。
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