Java資料結構與演算法：圖形處理實戰指南

此 Java 指南重點在於圖形處理，使用資料結構和演算法有效處理圖形資料。它涉及：資料結構：圖（頂點和邊的集合）和邊（連接頂點）。演算法：深入優先搜尋（DFS）和廣度優先搜尋（BFS）用於遍歷圖，最小生成樹用於尋找最小權重邊子集，拓撲排序用於確定無環圖的頂點順序。實戰案例：範例 Java 程式展示了使用圖資料結構和演算法在社交網路中計算兩個使用者之間的最短路徑。

Java 資料結構與演算法：圖形處理實戰指南

圖形處理在現代軟體開發中至關重要，從用戶介面設計到影像編輯，再到複雜資料視覺化。 Java 提供了一個豐富的函式庫集合，用於有效地處理圖形資料結構和演算法。

資料結構

• Graph：表示一組頂點及其之間的連結。使用鄰接表或鄰接矩陣儲存。
• Edge：連接兩個頂點的邊。儲存權重和元資料。

演算法

• 深度優先搜尋 (DFS)：遍歷圖形，一次探測一條路徑。
• 廣度優先搜尋 (BFS)：逐層遍歷圖形，使用佇列存取相鄰頂點。
• 最小生成樹：尋找連接所有頂點的邊的子集，總權重最小。 Kruskal 和 Prim 演算法是常見的最小生成樹演算法。
• 拓樸排序：對於無環圖，決定頂點的線性順序。使用深度優先搜尋演算法實作。

實戰案例

考慮一個社交網絡，其中頂點表示用戶，邊表示友誼關係。以下是一個 Java 程序，使用圖資料結構和演算法計算兩個使用者之間的最短路徑：

import java.util.*;

public class SocialNetwork {

    private Map<String, Set<String>> adjacencyList;

    public SocialNetwork() {
        adjacencyList = new HashMap<>();
    }

    public void addFriendship(String user1, String user2) {
        adjacencyList.getOrDefault(user1, new HashSet<>()).add(user2);
        adjacencyList.getOrDefault(user2, new HashSet<>()).add(user1);
    }

    public int shortestPath(String user1, String user2) {
        Set<String> visited = new HashSet<>();
        Queue<String> queue = new LinkedList<>();

        queue.offer(user1);
        visited.add(user1);

        int distance = 0;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            while (size-- > 0) {
                String currentUser = queue.poll();
                if (currentUser.equals(user2)) {
                    return distance;
                }

                for (String neighbor : adjacencyList.getOrDefault(currentUser, new HashSet<>())) {
                    if (!visited.contains(neighbor)) {
                        queue.offer(neighbor);
                        visited.add(neighbor);
                    }
                }
            }

            distance++;
        }

        return -1; // No path found
    }
}

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