20182326 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》实验九报告
课程：《程序设计与数据结构》
班级： 1823
姓名： 刘颖洁
学号：20182326
实验教师：王志强
实验日期：2019年12月2日
必修/选修： 必修
1.实验内容
(1) 初始化：根据屏幕提示（例如：输入1为无向图，输入2为有向图）初始化无向图和有向图（可用邻接矩阵，也可用邻接表），图需要自己定义（顶点个数、边个数，建议先在草稿纸上画出图，然后再输入顶点和边数）（2分）
(2) 图的遍历：完成有向图和无向图的遍历（深度和广度优先遍历）（4分）
(3) 完成有向图的拓扑排序，并输出拓扑排序序列或者输出该图存在环（3分）
(4) 完成无向图的最小生成树（Prim算法或Kruscal算法均可），并输出（3分）
(5) 完成有向图的单源最短路径求解（迪杰斯特拉算法）（3分）
2. 实验过程及结果
(1) 初始化：根据屏幕提示初始化无向图和有向图
(2) 图的遍历：完成有向图和无向图的遍历（深度和广度优先遍历）
(3) 完成有向图的拓扑排序，并输出拓扑排序序列或者输出该图存在环
(4) 完成无向图的最小生成树，并输出
(5) 完成有向图的单源最短路径求解
3. 实验过程中遇到的问题和解决过程
- 问题1：prim算法的编写
- 问题1解决方案：
/*
* prim最小生成树
*
* 参数说明：
* start -- 从图中的第start个元素开始，生成最小树
*/
public void prim(int start) {
int num = mVexs.length; // 顶点个数
int index=0; // prim最小树的索引，即prims数组的索引
char[] prims = new char[num]; // prim最小树的结果数组
int[] weights = new int[num]; // 顶点间边的权值
// prim最小生成树中第一个数是"图中第start个顶点"，因为是从start开始的。
prims[index++] = mVexs[start];
// 初始化"顶点的权值数组"，
// 将每个顶点的权值初始化为"第start个顶点"到"该顶点"的权值。
for (int i = 0; i < num; i++ )
weights[i] = mMatrix[start][i];
// 将第start个顶点的权值初始化为0。
// 可以理解为"第start个顶点到它自身的距离为0"。
weights[start] = 0;
for (int i = 0; i < num; i++) {
// 由于从start开始的，因此不需要再对第start个顶点进行处理。
if(start == i)
continue;
int j = 0;
int k = 0;
int min = INF;
// 在未被加入到最小生成树的顶点中，找出权值最小的顶点。
while (j < num) {
// 若weights[j]=0，意味着"第j个节点已经被排序过"(或者说已经加入了最小生成树中)。
if (weights[j] != 0 && weights[j] < min) {
min = weights[j];
k = j;
}
j++;
}
// 经过上面的处理后，在未被加入到最小生成树的顶点中，权值最小的顶点是第k个顶点。
// 将第k个顶点加入到最小生成树的结果数组中
prims[index++] = mVexs[k];
// 将"第k个顶点的权值"标记为0，意味着第k个顶点已经排序过了(或者说已经加入了最小树结果中)。
weights[k] = 0;
// 当第k个顶点被加入到最小生成树的结果数组中之后，更新其它顶点的权值。
for (j = 0 ; j < num; j++) {
// 当第j个节点没有被处理，并且需要更新时才被更新。
if (weights[j] != 0 && mMatrix[k][j] < weights[j])
weights[j] = mMatrix[k][j];
}
}
// 计算最小生成树的权值
int sum = 0;
for (int i = 1; i < index; i++) {
int min = INF;
// 获取prims[i]在mMatrix中的位置
int n = getPosition(prims[i]);
// 在vexs[0...i]中，找出到j的权值最小的顶点。
for (int j = 0; j < i; j++) {
int m = getPosition(prims[j]);
if (mMatrix[m][n]<min)
min = mMatrix[m][n];
}
sum += min;
}
// 打印最小生成树
System.out.printf("PRIM(%c)=%d: ", mVexs[start], sum);
for (int i = 0; i < index; i++)
System.out.printf("%c ", prims[i]);
System.out.printf("
");
}
- 问题2：迪杰斯特拉算法的编写
- 问题2解决方案：
public void dijkstra(int vs, int[] prev, int[] dist) {
// flag[i]=true表示"顶点vs"到"顶点i"的最短路径已成功获取
boolean[] flag = new boolean[mVexs.length];
// 初始化
for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
flag[i] = false; // 顶点i的最短路径还没获取到。
prev[i] = 0; // 顶点i的前驱顶点为0。
dist[i] = mMatrix[vs][i]; // 顶点i的最短路径为"顶点vs"到"顶点i"的权。
}
// 对"顶点vs"自身进行初始化
flag[vs] = true;
dist[vs] = 0;
// 遍历mVexs.length-1次；每次找出一个顶点的最短路径。
int k=0;
for (int i = 1; i < mVexs.length; i++) {
// 寻找当前最小的路径；
// 即，在未获取最短路径的顶点中，找到离vs最近的顶点(k)。
int min = INF;
for (int j = 0; j < mVexs.length; j++) {
if (flag[j]==false && dist[j]<min) {
min = dist[j];
k = j;
}
}
// 标记"顶点k"为已经获取到最短路径
flag[k] = true;
// 修正当前最短路径和前驱顶点
// 即，当已经"顶点k的最短路径"之后，更新"未获取最短路径的顶点的最短路径和前驱顶点"。
for (int j = 0; j < mVexs.length; j++) {
int tmp = (mMatrix[k][j]==INF ? INF : (min + mMatrix[k][j]));
if (flag[j]==false && (tmp<dist[j]) ) {
dist[j] = tmp;
prev[j] = k;
}
}
}
// 打印dijkstra最短路径的结果
System.out.printf("dijkstra(%c):
", mVexs[vs]);
for (int i=0; i < mVexs.length; i++)
System.out.printf(" shortest(%c, %c)=%d
", mVexs[vs], mVexs[i], dist[i]);
}
其他（感悟、思考等）
- 复习了以前的知识（prim算法的写法和迪杰斯特拉算法）