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Structures de données et algorithmes Java : un guide pratique du traitement graphique

May 08, 2024 pm 01:33 PM
java 数据结构与算法 社交网络

Ce guide Java se concentre sur le traitement des graphiques, en utilisant des structures de données et des algorithmes pour gérer efficacement les données graphiques. Cela implique : Structures de données : graphiques (collections de sommets et d'arêtes) et arêtes (sommets de connexion). Algorithme : la recherche en profondeur d'abord (DFS) et la recherche en largeur d'abord (BFS) sont utilisées pour parcourir le graphique, l'arbre couvrant minimum est utilisé pour trouver le sous-ensemble d'arêtes de poids minimum et le tri topologique est utilisé pour déterminer l'ordre des sommets du graphe acyclique. Exemple pratique : un exemple de programme Java démontrant l'utilisation de structures de données graphiques et d'algorithmes pour calculer le chemin le plus court entre deux utilisateurs dans un réseau social.

Structures de données et algorithmes Java : un guide pratique du traitement graphique

Structures de données et algorithmes Java : un guide pratique du traitement graphique

Le traitement graphique est crucial dans le développement de logiciels modernes, de la conception de l'interface utilisateur à l'édition d'images en passant par la visualisation de données complexes. Java fournit une riche collection de bibliothèques pour travailler efficacement avec des structures de données graphiques et des algorithmes.

Structure des données

  • Graphique : représente un ensemble de sommets et les connexions entre eux. Utilisez une liste de contiguïté ou un stockage matriciel de contiguïté.
  • Edge : L'arête reliant deux sommets. Stockez les poids et les métadonnées.

Algorithme

  • Recherche en profondeur d'abord (DFS) : Parcourez le graphique, en détectant un chemin à la fois.
  • Breadth-First Search (BFS) : Parcourez le graphique couche par couche, en utilisant une file d'attente pour accéder aux sommets adjacents.
  • Arbre couvrant minimum : Trouvez le sous-ensemble d'arêtes reliant tous les sommets avec le plus petit poids total. Les algorithmes de Kruskal et Prim sont des algorithmes d'arbre couvrant minimum courants.
  • Tri topologique : Pour les graphiques acycliques, déterminez l'ordre linéaire des sommets. Implémenté à l'aide d'un algorithme de recherche en profondeur d'abord.

Cas pratique

Considérons un réseau social, où les sommets représentent les utilisateurs et les arêtes représentent les relations amicales. Voici un programme Java qui utilise des structures de données graphiques et des algorithmes pour calculer le chemin le plus court entre deux utilisateurs :

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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