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Java构建图的方法和案例分享
2023-06-16 22:23:12 深夜i     25     0
Java

在Java中，构建图是一个非常常见的需求，无论是网络图、机器学习的神经网络、连通图等等，都需要用到图的概念和操作。那么，如何在Java中构建图呢？本文将结合代码案例和实际应用场景，为读者介绍几种Java构建图的方法。

# 方法一：手动构建

最直接的方法就是手动构建，通过Java中的数据结构，例如数组和链表等实现。这种方法需要我们比较熟练地掌握图的基本概念和数据结构，代码量较大，但是灵活度和掌控度非常高。

假设我们需要构建下面这张简单的无向图：

0 -- 1
/ \
2 - 3

我们可以用Java中的邻接表（Adjacency List）来表示这个图：

import java.util.*;
public class Graph {
  Map
  > adjList;
 
  public Graph() {
    adjList = new HashMap<>();
  }
  public void addEdge(int u, int v) {
    List
  neighborsU = adjList.getOrDefault(u, new ArrayList<>());
 
    neighborsU.add(v);
    adjList.put(u, neighborsU);
    // Undirected graph. So, add an edge from v to u as well
    List
  neighborsV = adjList.getOrDefault(v, new ArrayList<>());
 
    neighborsV.add(u);
    adjList.put(v, neighborsV);
  }
  public List
  getNeighbors(int vertex) {
 
    return adjList.getOrDefault(vertex, new ArrayList<>());
  }
}

然后我们可以这样使用这个类：

Graph graph = new Graph();
graph.addEdge(0, 1);
graph.addEdge(0, 2);
graph.addEdge(1, 3);
graph.addEdge(2, 3);
List
  neighbors = graph.getNeighbors(0);
 
System.out.println(neighbors);

输出结果为： `[1, 2]`

# 方法二：使用第三方库

Java中有很多第三方库可以帮助我们构建图，例如JGraphT和Apache Commons Graph。这两个库都提供了很多现成的图数据结构和算法实现，可以大大简化我们的工作。

以JGraphT为例，我们可以这样构建同样的无向图：

import org.jgrapht.Graph;
import org.jgrapht.graph.DefaultEdge;
import org.jgrapht.graph.SimpleGraph;
public class GraphJGraphT {
  public static void main(String[] args) {
    Graph
  graph = new SimpleGraph(DefaultEdge.class);
 
    graph.addVertex(0);
    graph.addVertex(1);
    graph.addVertex(2);
    graph.addVertex(3);
    graph.addEdge(0, 1);
    graph.addEdge(0, 2);
    graph.addEdge(1, 3);
    graph.addEdge(2, 3);
    System.out.println(graph.degreeOf(0));
  }
}

输出结果为：`2`

从代码上看，使用第三方库可以大大简化我们的工作。JGraphT内部使用的数据结构是邻接表（Adjacency List），因此同样适合处理大型的稀疏图。

# 方法三：使用专用的图算法库

如果我们的应用场景需要使用到图的算法、图的可视化等比较高级的功能，那么使用专门的图算法库会更加方便。

例如可以使用GraphStream这个库来进行图的可视化和算法运算。以下是一个简单的例子：

import org.graphstream.graph.Graph;
import org.graphstream.graph.Node;
import org.graphstream.graph.implementations.SingleGraph;
public class GraphDemo {
  public static void main(String[] args) {
    Graph graph = new SingleGraph("Tutorial 1");
    graph.addNode("A" );
    graph.addNode("B" );
    graph.addNode("C" );
    graph.addEdge("AB", "A", "B");
    graph.addEdge("BC", "B", "C");
    graph.addEdge("CA", "C", "A");
    graph.getNode("A").setAttribute("xyz", new double[] 0);
    graph.getNode("B").setAttribute("xyz", new double[] 0);
    graph.getNode("C").setAttribute("xyz", new double[] 0);
    graph.display(false);
  }
}

以上代码将会生成下面这个图：

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhendong233/img-bed/img/20211023163328.png)

此时我们已经可以使用一些图算法对这个图进行进一步的操作了，例如寻找最短路径等等。

三个 图, 构建

  
  

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