java实现图的深度优先搜索和广度优先搜索

深度搜索遍历过程
(1)假设初始状态图中顶点均未被访问，从顶点v出发访问此顶点；
(2)依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历，直到与v有路径相通的所有顶点都被访问到；
(3)若图中尚有顶点未被访问到，则选择其中一个顶点作为新的起始点，重复(1)(2)步骤直到图中所有顶点都访问完毕。

广度搜索遍历过程

(1)假设初始状态图中顶点均未被访问，从顶点v出发访问此顶点；
(2)依次访问v的未曾被访问过的邻接点，然后从这些邻接点出发按层次继续访问，直到v所在的连通分量中的所有顶点都被访问到；
(3)若图中尚有顶点未被访问到，则选择其中一个顶点作为新的起始点，重复(1)(2)步骤直到图中所有顶点都访问完毕。

代码中图的结构：

<img src="https://img-blog.csdn.net/20160618125505036?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />

package graph;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class DFS {
public int G[][];
public int N;
boolean visit[];
public static int BEST = 10000;

public DFS() {
N = 9;
G = new int[][] { { BEST, BEST, 1, 1, 1, 1, BEST, BEST, BEST },

{ BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, 1, BEST, BEST },
{ 1, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, 1, BEST },

{ 1, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, 1, BEST },
{ 1, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, 1 },

{ 1, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, 1 },
{ 1, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST, BEST },

{ BEST, BEST, 1, 1, BEST, 1, BEST, BEST, BEST },
{ BEST, BEST, BEST, BEST, 1, 1, BEST, BEST, BEST }, };
visit = new boolean
;
}

public void DFSTrace() {//深度优先搜索
for (int i = 0; i < N; i++) {
if (visit[i] != true)
DFST(i);
}
}

public void DFST(int v) {
visit[v] = true;
Visited(v);
for (int j = 0; j < N; j++) {
if (visit[j] != true && G[v][j] != BEST) {
DFST(j);
}
}
}

public void BFSTrace() {//广度优先搜索
for (int i = 0; i < visit.length; i++) {
visit[i] = false;
}
Queue<Integer> que = new LinkedList<Integer>();

for (int k = 0; k < N; k++) {
if (!visit[k]) {
que.add(k);
visit[k] = true;
while (!que.isEmpty()) {
int node = (int) que.peek();
que.poll();
Visited(node);
for (int i = 0; i < N; i++) {
if (!visit[i] && G[node][i] != BEST) {
que.add(i);
visit[i] = true;
}
}
}
}
}
}

public void Visited(int v) {
System.out.println(v);
}

public static void main(String[] args) {
DFS d = new DFS();
//d.DFSTrace();
d.BFSTrace();
}
}