设一个图采用邻接矩阵存储结构，图的类定义为： public class Graph { private Object[] vex; //顶点表 private boolean [][]edge; // edge 为邻接短阵，edge[i][j]值为true表示i号顶点到j号顶点有边，否则表示没有边 private boolean[]visited; // 访问标志数组 private int vn; //顶点个数 } 用Java编写广度优先遍历西数bft()，其中的访问操作使用visit(v)，v为顶点所存数据。 注：初始化空队列用new Queue()，顶点序号v入队用Queue中的enQueue(v)方法，出队用Queue中的deQueue()方法，返回值为出队的顶点序号，判断队列是否为空Queue中的isEmpty()方法。

以下是广度优先遍历bft()的Java代码实现：

public void bft(int start, Object[] vex, boolean[][] edge) {
    Queue queue = new Queue(); // 初始化空队列
    visited = new boolean[vn]; // 初始化访问标志数组
    queue.enQueue(start); // 将起始顶点序号入队
    visited[start] = true; // 标记起始顶点已访问
    while (!queue.isEmpty()) { // 当队列非空时，执行循环
        int v = (int) queue.deQueue(); // 取出队头顶点
        visit(vex[v]); // 访问该顶点所存数据
        for (int i = 0; i < vn; i++) { // 遍历该顶点的所有邻接点
            if (edge[v][i] && !visited[i]) { // 如果有边且未访问过
                queue.enQueue(i); // 将该邻接点入队
                visited[i] = true; // 标记该邻接点已访问
            }
        }
    }
}

其中，visit(v)为访问操作，需要根据实际情况进行定义。

相关问题

设一个图采用邻接表存储结构，边结点类定义如下: public class Edge { public int adj; public Edge next;} 顶点结点类定义如下: public class Vex { public Object data; public Edge first;} 图的类定义为: public class Graph { private Vex[] vex, private boolean［］visited; private int vn; ... } 用Javo编写深度优先遍历函数dft(),其中的访问操作使用visit(v),v为顶点所存数据。

下面是使用邻接表存储结构来实现深度优先遍历的Java代码：

public class Graph {
    private Vex[] vex;
    private boolean[] visited;
    private int vn;

    // 深度优先遍历函数
    public void dft(int v, Visit visit) {
        visited = new boolean[vn];
        dftHelper(v, visit);
    }

    // 辅助函数，递归遍历顶点v的邻接点
    private void dftHelper(int v, Visit visit) {
        visited[v] = true;
        visit(vex[v].data);

        Edge e = vex[v].first;
        while (e != null) {
            int adj = e.adj;
            if (!visited[adj]) {
                dftHelper(adj, visit);
            }
            e = e.next;
        }
    }

    // 定义访问操作的接口
    public interface Visit {
        void visit(Object data);
    }
}

public class Vex {
    public Object data;
    public Edge first;
}

public class Edge {
    public int adj;
    public Edge next;
}

在上面的代码中，我们定义了一个Graph类来表示图，其中包含了顶点数组vex、visited数组和顶点数vn。我们通过dft函数来进行深度优先遍历，visit操作则通过Visit接口来定义。在dftHelper函数中，我们先将当前顶点v标记为已访问，并对其进行visit操作。之后，我们遍历v的所有邻接点，如果某个邻接点adj还没有被访问过，则递归访问它。最后，我们需要在调用dft函数之前先创建visited数组，并将其中所有元素初始化为false，以确保所有顶点都能被遍历到。

个有向图采用邻接表存储结构，边结点类定义如下: public class Edge{ public int adj; //邻接点在顶点表中的下标 public Edge next; 74133220935 顶点结点类定义如下： public class Vex{ public Object data; public Edge first; 22093 3322093 图的类定义为: public class Graph ( private Vex vex; //顶点表 private int vn; //顶点个数 注:初始化空栈用new Stack0, 顶点序号v入栈用stack中的push(√方法，出栈Stack中的pop0方 法，返回值为出栈的顶点序号，判|断栈是否为空用Stack中的isEmp ty0方法。 用Java编写拓扑排序函数booleaan topoSort(Object] a)如下5，其中排序结果（顶点的data域的 值）写入a数组，函数返回值为true表示成功，为false表示存在环

以下是用Java编写的拓扑排序函数：

public boolean topoSort(Object[] a) {
    int[] inDegree = new int[vn]; // 存储每个顶点的入度
    Stack<Integer> stack = new Stack<>(); // 存储入度为0的顶点的序号

    // 统计每个顶点的入度
    for (int i = 0; i < vn; i++) {
        Edge edge = vex[i].first;
        while (edge != null) {
            inDegree[edge.adj]++;
            edge = edge.next;
        }
    }

    // 将入度为0的顶点入栈
    for (int i = 0; i < vn; i++) {
        if (inDegree[i] == 0) {
            stack.push(i);
        }
    }

    int index = 0; // a数组的下标
    while (!stack.isEmpty()) {
        int v = stack.pop(); // 取出入度为0的顶点
        a[index++] = vex[v].data; // 将该顶点的data域的值存入a数组中

        // 将与该顶点相邻的顶点的入度减1，并将入度变为0的顶点入栈
        Edge edge = vex[v].first;
        while (edge != null) {
            int adj = edge.adj;
            inDegree[adj]--;
            if (inDegree[adj] == 0) {
                stack.push(adj);
            }
            edge = edge.next;
        }
    }

    // 判断是否存在环
    if (index != vn) {
        return false;
    } else {
        return true;
    }
}

首先，初始化一个数组inDegree，存储每个顶点的入度。然后，遍历整个邻接表，统计每个顶点的入度。接着，将入度为0的顶点的序号入栈。循环中，每次取出入度为0的顶点，将该顶点的data域的值存入a数组中，并将与该顶点相邻的顶点的入度减1，若有顶点的入度变为0，将其入栈。最后，判断a数组中的元素个数是否等于顶点个数vn，若相等，则拓扑排序成功，返回true，否则，存在环，返回false。