PHP implémente une représentation matricielle de contiguïté graphique et un algorithme de traversée

Cet article présente principalement la représentation matricielle de contiguïté du graphique d'implémentation PHP et plusieurs algorithmes de traversée simples. Il analyse la définition du graphique d'implémentation PHP basée sur la matrice de contiguïté et les compétences d'opération de traversée associées sous la forme d'exemples auxquels les amis dans le besoin peuvent se référer. it

Les spécificités sont les suivantes :

Dans le développement Web, les structures de données graphiques sont beaucoup moins utilisées que les arbres, mais elles apparaissent souvent dans certaines entreprises. Voici plusieurs algorithmes de recherche de chemin graphique. Et utilisez PHP pour l'implémenter.

L'algorithme de Freud parcourt principalement l'ensemble des sommets en fonction du poids des arêtes adjacentes entre les points. Si les deux points ne sont pas connectés, le poids sera ainsi infini. parcours multiples Le chemin le plus court d'un point à un autre peut être obtenu. C'est le plus simple à comprendre logiquement et relativement simple à mettre en œuvre. La complexité temporelle est O(n^3) ; le chemin le plus court dans OSPF L'algorithme classique, l'essence de l'algorithme djisktra est un algorithme glouton. Il parcourt et étend continuellement l'ensemble de chemins de sommets S. Une fois qu'un chemin point à point plus court est trouvé, il remplace le chemin le plus court d'origine dans. S. Après avoir terminé tous les parcours, S est l'ensemble de tous les sommets. Le chemin le plus court est défini. La complexité temporelle de l'algorithme de Dijkstra est O(n^2)

L'algorithme de Kruskal construit un arbre couvrant minimum dans le graphique pour connecter tous les sommets du graphique. Ainsi, le chemin le plus court est obtenu. La complexité temporelle est O(N*logN);

<?php
/**
 * PHP 实现图邻接矩阵
 */
class MGraph{
  private $vexs; //顶点数组
  private $arc; //边邻接矩阵,即二维数组
  private $arcData; //边的数组信息
  private $direct; //图的类型(无向或有向)
  private $hasList; //尝试遍历时存储遍历过的结点
  private $queue; //广度优先遍历时存储孩子结点的队列,用数组模仿
  private $infinity = 65535;//代表无穷,即两点无连接,建带权值的图时用,本示例不带权值
  private $primVexs; //prim算法时保存顶点
  private $primArc; //prim算法时保存边
  private $krus;//kruscal算法时保存边的信息
  public function MGraph($vexs, $arc, $direct = 0){
    $this->vexs = $vexs;
    $this->arcData = $arc;
    $this->direct = $direct;
    $this->initalizeArc();
    $this->createArc();
  }
  private function initalizeArc(){
    foreach($this->vexs as $value){
      foreach($this->vexs as $cValue){
        $this->arc[$value][$cValue] = ($value == $cValue ? 0 : $this->infinity);
      }
    }
  }
  //创建图 $direct:0表示无向图,1表示有向图
  private function createArc(){
    foreach($this->arcData as $key=>$value){
      $strArr = str_split($key);
      $first = $strArr[0];
      $last = $strArr[1];
      $this->arc[$first][$last] = $value;
      if(!$this->direct){
        $this->arc[$last][$first] = $value;
      }
    }
  }
  //floyd算法
  public function floyd(){
    $path = array();//路径数组
    $distance = array();//距离数组
    foreach($this->arc as $key=>$value){
      foreach($value as $k=>$v){
        $path[$key][$k] = $k;
        $distance[$key][$k] = $v;
      }
    }
    for($j = 0; $j < count($this->vexs); $j ++){
      for($i = 0; $i < count($this->vexs); $i ++){
        for($k = 0; $k < count($this->vexs); $k ++){
          if($distance[$this->vexs[$i]][$this->vexs[$k]] > $distance[$this->vexs[$i]][$this->vexs[$j]] + $distance[$this->vexs[$j]][$this->vexs[$k]]){
            $path[$this->vexs[$i]][$this->vexs[$k]] = $path[$this->vexs[$i]][$this->vexs[$j]];
            $distance[$this->vexs[$i]][$this->vexs[$k]] = $distance[$this->vexs[$i]][$this->vexs[$j]] + $distance[$this->vexs[$j]][$this->vexs[$k]];
          }
        }
      }
    }
    return array($path, $distance);
  }
  //djikstra算法
  public function dijkstra(){
    $final = array();
    $pre = array();//要查找的结点的前一个结点数组
    $weight = array();//权值和数组
    foreach($this->arc[$this->vexs[0]] as $k=>$v){
      $final[$k] = 0;
      $pre[$k] = $this->vexs[0];
      $weight[$k] = $v;
    }
    $final[$this->vexs[0]] = 1;
    for($i = 0; $i < count($this->vexs); $i ++){
      $key = 0;
      $min = $this->infinity;
      for($j = 1; $j < count($this->vexs); $j ++){
        $temp = $this->vexs[$j];
        if($final[$temp] != 1 && $weight[$temp] < $min){
          $key = $temp;
          $min = $weight[$temp];
        }
      }
      $final[$key] = 1;
      for($j = 0; $j < count($this->vexs); $j ++){
        $temp = $this->vexs[$j];
        if($final[$temp] != 1 && ($min + $this->arc[$key][$temp]) < $weight[$temp]){
          $pre[$temp] = $key;
          $weight[$temp] = $min + $this->arc[$key][$temp];
        }
      }
    }
    return $pre;
  }
  //kruscal算法
  private function kruscal(){
    $this->krus = array();
    foreach($this->vexs as $value){
      $krus[$value] = 0;
    }
    foreach($this->arc as $key=>$value){
      $begin = $this->findRoot($key);
      foreach($value as $k=>$v){
        $end = $this->findRoot($k);
        if($begin != $end){
          $this->krus[$begin] = $end;
        }
      }
    }
  }
  //查找子树的尾结点
  private function findRoot($node){
    while($this->krus[$node] > 0){
      $node = $this->krus[$node];
    }
    return $node;
  }
  //prim算法,生成最小生成树
  public function prim(){
    $this->primVexs = array();
    $this->primArc = array($this->vexs[0]=>0);
    for($i = 1; $i < count($this->vexs); $i ++){
      $this->primArc[$this->vexs[$i]] = $this->arc[$this->vexs[0]][$this->vexs[$i]];
      $this->primVexs[$this->vexs[$i]] = $this->vexs[0];
    }
    for($i = 0; $i < count($this->vexs); $i ++){
      $min = $this->infinity;
      $key;
      foreach($this->vexs as $k=>$v){
        if($this->primArc[$v] != 0 && $this->primArc[$v] < $min){
          $key = $v;
          $min = $this->primArc[$v];
        }
      }
      $this->primArc[$key] = 0;
      foreach($this->arc[$key] as $k=>$v){
        if($this->primArc[$k] != 0 && $v < $this->primArc[$k]){
          $this->primArc[$k] = $v;
          $this->primVexs[$k] = $key;
        }
      }
    }
    return $this->primVexs;
  }
  //一般算法,生成最小生成树
  public function bst(){
    $this->primVexs = array($this->vexs[0]);
    $this->primArc = array();
    next($this->arc[key($this->arc)]);
    $key = NULL;
    $current = NULL;
    while(count($this->primVexs) < count($this->vexs)){
      foreach($this->primVexs as $value){
        foreach($this->arc[$value] as $k=>$v){
          if(!in_array($k, $this->primVexs) && $v != 0 && $v != $this->infinity){
            if($key == NULL || $v < current($current)){
              $key = $k;
              $current = array($value . $k=>$v);
            }
          }
        }
      }
      $this->primVexs[] = $key;
      $this->primArc[key($current)] = current($current);
      $key = NULL;
      $current = NULL;
    }
    return array(&#39;vexs&#39;=>$this->primVexs, &#39;arc&#39;=>$this->primArc);
  }
  //一般遍历
  public function reserve(){
    $this->hasList = array();
    foreach($this->arc as $key=>$value){
      if(!in_array($key, $this->hasList)){
        $this->hasList[] = $key;
      }
      foreach($value as $k=>$v){
        if($v == 1 && !in_array($k, $this->hasList)){
          $this->hasList[] = $k;
        }
      }
    }
    foreach($this->vexs as $v){
      if(!in_array($v, $this->hasList))
        $this->hasList[] = $v;
    }
    return implode($this->hasList);
  }
  //广度优先遍历
  public function bfs(){
    $this->hasList = array();
    $this->queue = array();
    foreach($this->arc as $key=>$value){
      if(!in_array($key, $this->hasList)){
        $this->hasList[] = $key;
        $this->queue[] = $value;
        while(!empty($this->queue)){
          $child = array_shift($this->queue);
          foreach($child as $k=>$v){
            if($v == 1 && !in_array($k, $this->hasList)){
              $this->hasList[] = $k;
              $this->queue[] = $this->arc[$k];
            }
          }
        }
      }
    }
    return implode($this->hasList);
  }
  //执行深度优先遍历
  public function excuteDfs($key){
    $this->hasList[] = $key;
    foreach($this->arc[$key] as $k=>$v){
      if($v == 1 && !in_array($k, $this->hasList))
        $this->excuteDfs($k);
    }
  }
  //深度优先遍历
  public function dfs(){
    $this->hasList = array();
    foreach($this->vexs as $key){
      if(!in_array($key, $this->hasList))
        $this->excuteDfs($key);
    }
    return implode($this->hasList);
  }
  //返回图的二维数组表示
  public function getArc(){
    return $this->arc;
  }
  //返回结点个数
  public function getVexCount(){
    return count($this->vexs);
  }
}
$a = array(&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;, &#39;d&#39;, &#39;e&#39;, &#39;f&#39;, &#39;g&#39;, &#39;h&#39;, &#39;i&#39;);
$b = array(&#39;ab&#39;=>&#39;10&#39;, &#39;af&#39;=>&#39;11&#39;, &#39;bg&#39;=>&#39;16&#39;, &#39;fg&#39;=>&#39;17&#39;, &#39;bc&#39;=>&#39;18&#39;, &#39;bi&#39;=>&#39;12&#39;, &#39;ci&#39;=>&#39;8&#39;, &#39;cd&#39;=>&#39;22&#39;, &#39;di&#39;=>&#39;21&#39;, &#39;dg&#39;=>&#39;24&#39;, &#39;gh&#39;=>&#39;19&#39;, &#39;dh&#39;=>&#39;16&#39;, &#39;de&#39;=>&#39;20&#39;, &#39;eh&#39;=>&#39;7&#39;,&#39;fe&#39;=>&#39;26&#39;);//键为边,值权值
$test = new MGraph($a, $b);
print_r($test->bst());

<🎜. >

Résultat en cours d'exécution :

Array
(
  [vexs] => Array
    (
      [0] => a
      [1] => b
      [2] => f
      [3] => i
      [4] => c
      [5] => g
      [6] => h
      [7] => e
      [8] => d
    )
  [arc] => Array
    (
      [ab] => 10
      [af] => 11
      [bi] => 12
      [ic] => 8
      [bg] => 16
      [gh] => 19
      [he] => 7
      [hd] => 16
    )
)

Recommandations associées :

PHP implémente la profondeur et la largeur de l'arbre binaire Explication détaillée des étapes de l'algorithme de parcours prioritaire

Partage JavaScript sur le parcours récursif et l'algorithme de parcours non récursif de plusieurs arbres

Résumé de l'algorithme de traversée PHP

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!