Op Java is de Grafiek is een datastructuur waarin bepaalde gegevens worden opgeslagen. Het concept van de grafiek is gestolen uit de wiskunde die voldoet aan de behoeften van de informatica. Het vertegenwoordigt een netwerk dat meerdere punten met elkaar verbindt. In deze sectie zullen we de gegevensstructuur van Java Graph in detail leren kennen. Ook zullen we leren de soorten grafieken , de implementatie ervan , en doortocht boven de grafiek.

Grafiek

A grafiek is een grafiekterminologie

Hoekpunt: Hoekpunten zijn het punt dat de randen van verbindingen verbindt. Het vertegenwoordigt de gegevens. Het wordt ook wel een knooppunt genoemd. Het wordt aangegeven met een cirkel en moet worden geëtiketteerd. Om een ​​grafiek te construeren moet er op zijn minst een knooppunt zijn. Bijvoorbeeld huis, bushalte, etc.

Rand: Een rand is een lijn die twee hoekpunten met elkaar verbindt. Het vertegenwoordigt de relatie tussen de hoekpunten. Randen worden aangegeven met een lijn. Bijvoorbeeld een pad naar de bushalte vanuit uw huis.

Gewicht: Het is gelabeld tot aan de rand. Als de afstand tussen twee steden bijvoorbeeld 100 km is, wordt de afstand voor de rand het gewicht genoemd.

Pad: Het pad is een manier om een ​​bestemming te bereiken vanaf het beginpunt in een reeks.

Soorten grafieken

Gewogen grafiek:In een gewogen grafiek bevat elke rand er enkele gegevens (gewicht) zoals afstand, gewicht, lengte, enz. Het werd aangeduid als w(e). Het wordt gebruikt om de kosten te berekenen van het reizen van het ene hoekpunt naar het andere. De volgende afbeelding geeft een gewogen grafiek weer.
Ongewogen grafiek:Een grafiek waarin randen aan geen enkele waarde zijn gekoppeld, wordt een ongewogen grafiek genoemd. De volgende afbeelding geeft een ongewogen grafiek weer.
Gerichte grafiek:Een grafiek waarin randen de richting weergeven, wordt een gerichte graaf genoemd. In een gerichte grafiek gebruiken we pijlen in plaats van lijnen (randen). Richting geeft de manier aan om van het ene knooppunt naar het andere knooppunt te reiken. Merk op dat we in een gerichte graaf in één richting of in beide richtingen kunnen bewegen. De volgende afbeelding geeft een gerichte grafiek weer.
Ongerichte grafiek:Een grafiek waarin randen bidirectioneel zijn, wordt een ongerichte grafiek genoemd. In een ongerichte grafiek kunnen we in elke richting bewegen. Merk op dat we voor de terugkeer hetzelfde pad kunnen gebruiken dat we hebben afgelegd. Terwijl we in de gerichte graaf niet van hetzelfde pad kunnen terugkeren.
Verbonden grafiek:Er wordt gezegd dat een graaf verbonden is als er ten minste één pad bestaat tussen elk paar hoekpunten. Merk op dat een grafiek met alleen een hoekpunt een samenhangende grafiek is.

Er zijn twee soorten verbonden grafieken.
Wekelijkse verbonden grafiek:Een grafiek waarin knooppunten niet via een enkel pad kunnen worden bezocht, wordt een wekelijks verbonden grafiek genoemd.
Sterk verbonden grafiek:Een grafiek waarin knooppunten via een enkel pad kunnen worden bezocht, wordt een sterk verbonden grafiek genoemd.

Niet-verbonden grafiek:Er wordt gezegd dat een grafiek ontkoppeld is als er geen pad is tussen een paar hoekpunten. Dit wordt een ontkoppelde grafiek genoemd. Een losgekoppelde grafiek kan uit twee of meer verbonden grafieken bestaan.
Multigrafiek:Een grafiek met meerdere randen die hetzelfde paar knooppunten verbinden. De volgende afbeelding vertegenwoordigt een multigrafiek.
Dichte grafiek:Een grafiek waarin het aantal randen dicht bij het maximale aantal randen ligt, wordt de dichte grafiek genoemd. De volgende afbeelding vertegenwoordigt een compacte grafiek.
Schaarse grafiek:Een grafiek waarin het aantal randen dicht bij het minimale aantal randen ligt, wordt de dunne grafiek genoemd. Het kan een losgekoppelde grafiek zijn. De volgende afbeelding vertegenwoordigt een dunne grafiek.

Java Graph-implementatie

Voor de implementatie van grafieken in Java zullen we gebruiken Algemeen klas. Om een ​​object van de Java Generic-klasse te maken, gebruiken we de volgende syntaxis:

 BaseType obj = new BaseType (); 

Houd er rekening mee dat we het primitieve type niet kunnen gebruiken voor het parametertype.

Laten we een Java-programma maken dat Graph implementeert.

GraphImplementation.java

 import java.util.*; class Graph { //creating an object of the Map class that stores the edges of the graph private Map<t, list> map = new HashMap(); //the method adds a new vertex to the graph public void addNewVertex(T s) { map.put(s, new LinkedList()); } //the method adds an edge between source and destination public void addNewEdge(T source, T destination, boolean bidirectional) { // if (!map.containsKey(source)) addNewVertex(source); if (!map.containsKey(destination)) addNewVertex(destination); map.get(source).add(destination); if (bidirectional == true) { map.get(destination).add(source); } } //the method counts the number of vertices public void countVertices() { System.out.println(&apos;Total number of vertices: &apos;+ map.keySet().size()); } //the method counts the number of edges public void countEdges(boolean bidirection) { //variable to store number of edges int count = 0; for (T v : map.keySet()) { count = count + map.get(v).size(); } if (bidirection == true) { count = count / 2; } System.out.println(&apos;Total number of edges: &apos;+ count); } //checks a graph has vertex or not public void containsVertex(T s) { if (map.containsKey(s)) { System.out.println(&apos;The graph contains &apos;+ s + &apos; as a vertex.&apos;); } else { System.out.println(&apos;The graph does not contain &apos;+ s + &apos; as a vertex.&apos;); } } //checks a graph has edge or not //where s and d are the two parameters that represent source(vertex) and destination (vertex) public void containsEdge(T s, T d) { if (map.get(s).contains(d)) { System.out.println(&apos;The graph has an edge between &apos;+ s + &apos; and &apos; + d + &apos;.&apos;); } else { System.out.println(&apos;There is no edge between &apos;+ s + &apos; and &apos; + d + &apos;.&apos;); } } //prints the adjacencyS list of each vertex //here we have overridden the toString() method of the StringBuilder class @Override public String toString() { StringBuilder builder = new StringBuilder(); //foreach loop that iterates over the keys for (T v : map.keySet()) { builder.append(v.toString() + &apos;: &apos;); //foreach loop for getting the vertices for (T w : map.get(v)) { builder.append(w.toString() + &apos; &apos;); } builder.append(&apos;
&apos;); } return (builder.toString()); } } //creating a class in which we have implemented the driver code public class GraphImplementation { public static void main(String args[]) { //creating an object of the Graph class Graph graph=new Graph(); //adding edges to the graph graph.addNewEdge(0, 1, true); graph.addNewEdge(0, 4, true); graph.addNewEdge(1, 2, true); graph.addNewEdge(1, 3, false); graph.addNewEdge(1, 4, true); graph.addNewEdge(2, 3, true); graph.addNewEdge(2, 4, true); graph.addNewEdge(3, 0, true); graph.addNewEdge(2, 0, true); //prints the adjacency matrix that represents the graph System.out.println(&apos;Adjacency List for the graph:
&apos;+ graph.toString()); //counts the number of vertices in the graph graph.countVertices(); //counts the number of edges in the graph graph.countEdges(true); //checks whether an edge is present or not between the two specified vertices graph.containsEdge(3, 4); graph.containsEdge(2, 4); //checks whether vertex is present or not graph.containsVertex(3); graph.containsVertex(5); } } </t,>

Uitgang:

Implementatie van gerichte grafiek

DirectedGraph.java

 import java.util.*; //Creating a class named Edge that stores the edges of the graph class Edge { //the variable source and destination represent the vertices int s, d; //creating a constructor of the class Edge Edge(int s, int d) { this.s = s; this.d = d; } } //a class to represent a graph object class Graph { //note that we have created an adjacency list (i.e. List of List) List<list> adjlist = new ArrayList(); //creating a constructor of the class Graph that construct a graph public Graph(List edges) { int n = 0; //foreach loop that iterates over the edge for (Edge e: edges) { //determines the maximum numbered vertex n = Integer.max(n, Integer.max(e.s, e.d)); } //reserve the space for the adjacency list for (int i = 0; i <= 1 n; i++) { adjlist.add(i, new arraylist()); } adds the edges to undirected graph for (edge current: edges) allocate node in adjacency list from source destination adjlist.get(current.s).add(current.d); function print representation of a public static void showgraph(graph graph) int s="0;" determines size n="graph.adjlist.size();" while (s ' + d ')	'); system.out.println(); increments by s++; implementing driver code class directedgraph main (string args[]) creating edge(0, 1), edge(1, 2), edge(2, 4), edge(4, 1),new edge(3, 5), edge(5, 1)); construct given graph(edges); prints that represents graph.showgraph(graph); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <img src="//techcodeview.com/img/java-tutorial/19/java-graph-13.webp" alt="Java Graph"> <h2>Implementation of Weighted Graph</h2> <p> <strong>WeightedGraph.java</strong> </p> <pre> import java.util.*; //the class stores the edges of the graph class Edge { int s, d, w; //creating a constructor of the class Edge Edge(int src, int dest, int weight) { this.s = src; this.d = dest; this.w = weight; } } //a class to store adjacency list nodes class Node { int value, weight; //creating a constructor of the class Vertex Node(int value, int weight) { this.value = value; this.weight = weight; } //overrides the toString() method @Override public String toString() { return this.value + &apos; (&apos; + this.weight + &apos;)&apos;; } } //a class to represent a graph object class Graph { //note that we have created an adjacency list (i.e. List of List) List<list> adjlist = new ArrayList(); //creating a constructor of the class Graph that creates graph public Graph(List edges) { //find the maximum numbered vertex int n = 0; //iterates over the edges of the graph for (Edge e: edges) { //determines the maximum numbered vertex n = Integer.max(n, Integer.max(e.s, e.d)); } //reserve the space for the adjacency list for (int i = 0; i <= 1 n; i++) { adjlist.add(i, new arraylist()); } adds the edges to undirected graph for (edge e: edges) creating a node (from source destination) in adjacency list adjlist.get(e.s).add(new node(e.d, e.w)); uncomment following statement adj.get(e.dest).add(new node(e.src, e.weight)); method that prints of public static void printgraph(graph graph) int src="0;" n="graph.adjlist.size();" system.out.printf('adjacency is: '); while (src %s	', src, edge); system.out.println(); increments by src++; implementing driver code class weightedgraph main (string args[]) with their associated weight edge(1, 4, 3), edge(4, 2, 5), edge(2, 5, 10), edge(5, 1, 6), edge(3, 9), 1), 2)); creates declared above graph(edges); corresponding graph.printgraph(graph); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <img src="//techcodeview.com/img/java-tutorial/19/java-graph-14.webp" alt="Java Graph"> <h2>Graph Traversal</h2> <p>Traversal over the graph means visit each and every vertex and edge at least once. To traverse over the graph, Graph data structure provides two algorithms:</p> <ul> <li>Depth-First Search (DFS)</li> <li>Breadth-First Search (DFS)</li> </ul> <h3>Depth-First Search (DFS)</h3> <p> <a href="/dfs-algorithm">DFS algorithm</a> is a recursive algorithm that is based on the backtracking concept. The algorithm starts from the initial node and searches in depth until it finds the goal node (a node that has no child). Backtracking allows us to move in the backward direction on the same path from which we have traversed in the forward direction.</p> <p>Let&apos;s implement the DFS algorithm in a Java program.</p> <p> <strong>DepthFirstSearch.java</strong> </p> <pre> import java.io.*; import java.util.*; //creates an undirected graph class Graph { //stores the number of vertices private int Vertices; //creates a linked list for the adjacency list of the graph private LinkedList adjlist[]; //creating a constructor of the Graph class Graph(int count_v) { //assigning the number of vertices to the passed parameter Vertices = count_v; adjlist = new LinkedList[count_v]; //loop for creating the adjacency lists for (int i=0; i<count_v; 3 10 ++i) adjlist[i]="new" linkedlist(); } method that adds a new edge to the graph void addnewedge(int v, int w) { adjlist[v].add(w); add w v's list. logic of dfs traversal starts from root node traversaldfs(int boolean vnodelist[]) if current (root node) is visited, it vnodelist vnodelist[v]="true;" system.out.print(v+' '); detrmines negihboring nodes iterates over list iterator i="adjlist[v].listIterator();" while (i.hasnext()) returns next element in iteration and store variable n (!vnodelist[n]) calling function performs depth first traversaldfs(n, vnodelist); dfs(int v) creates an array type for visited initially all are unvisited visited[]="new" boolean[vertices]; call recursive traversaldfs() traversaldfs(v, visited); implementing driver code public class depthfirstsearch static main(string args[]) having vertices g="new" graph(10); edges g.addnewedge(1, 2); g.addnewedge(2, 3); g.addnewedge(3, 4); g.addnewedge(4, 5); g.addnewedge(5, 7); 6); print sequencnce which bfs done system.out.println('depth-first is: (as g.dfs(1); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <img src="//techcodeview.com/img/java-tutorial/19/java-graph-15.webp" alt="Java Graph"> <h3>Breadth First Search (BFS)</h3> <p> <a href="/bfs-algorithm">BFS algorithm</a> is the most common approach to traverse over the graph. The traversal starts from the source node and scans its neighboring nodes (child of the current node). In short, traverse horizontally and visit all the nodes of the current layer. After that, move to the next layer and perform the same.</p> <p>Let&apos;s implement the BFS algorithm in a Java program.</p> <p> <strong>BreadthFirstSearch.java</strong> </p> <pre> import java.io.*; import java.util.*; //creates an undirected graph class Graph { //stores the number of vertices private int vertices; //creates a linked list for the adjacency list of the graph private LinkedList adjlist[]; //creating a constructor of the Graph class Graph(int count_v) { //assigning the number of vertices to the passed parameter vertices = count_v; adjlist = new LinkedList[count_v]; //loop for creating the adjacency lists for (int i=0; i<count_v; 10 ++i) adjlist[i]="new" linkedlist(); } method that adds a new edge to the graph void addnewedge(int v, int w) { adjlist[v].add(w); traversal starts from root node traversalbfs(int rnode) creates an array of boolean type for visited initially all nodes are unvisited visitednode[]="new" boolean[vertices]; creating another list storing linkedlist vnodelist="new" if current (root node) is visited, add it visitednode[rnode]="true;" inserts into vnodelist.add(rnode); while loop executes until we have (vnodelist.size() !="0)" deque entry queue and process poll() retrieves removes head (first element) this rnode="vnodelist.poll();" system.out.print(rnode+' '); detrmines negihboring iterates over iterator i="adjlist[rnode].listIterator();" (i.hasnext()) returns next element in iteration store variable n checks or not (!visitednode[n]) above if-statement true, visits visitednode[n]="true;" vnodelist.add(n); implementing driver code public class breadthfirstsearch static main(string args[]) having vertices graph(10); edges graph.addnewedge(2, 5); graph.addnewedge(3, graph.addnewedge(1, 2); 4); graph.addnewedge(4, 1); graph.addnewedge(6, graph.addnewedge(5, 6); 3); graph.addnewedge(7, 7); print sequence which bfs execute system.out.println('breadth-first is: graph.traversalbfs(2); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <img src="//techcodeview.com/img/java-tutorial/19/java-graph-16.webp" alt="Java Graph"> <hr></count_v;></pre></count_v;></pre></=></list></pre></=></list>