Java实现深度优先遍历和广度优先遍历

概念定义：

深度优先遍历：深度优先遍历是图论中的经典算法。其利用了深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，采用拓扑排序表可以解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。

根据深度优先遍历的特点我们利用Java集合类的栈Stack先进后出的特点来实现。我用二叉树来进行深度优先搜索。

深度优先搜索的步骤为：

（1）、首先节点 1 进栈，节点1在栈顶；

（2）、然后节点1出栈，访问节点1，节点1的孩子节点3进栈，节点2进栈；

（3）、节点2在栈顶，然后节点2出栈，访问节点2

（4）、节点2的孩子节点5进栈，节点4进栈

（5）、节点4在栈顶，节点4出栈，访问节点4，

（6）、节点4左右孩子为空，然后节点5在栈顶，节点5出栈，访问节点5；

（7）、节点5左右孩子为空，然后节点3在站顶，节点3出栈，访问节点3；

（8）、节点3的孩子节点7进栈，节点6进栈

（9）、节点6在栈顶，节点6出栈，访问节点6；

（10）、节点6的孩子为空，这个时候节点7在栈顶，节点7出栈，访问节点7

（11）、节点7的左右孩子为空，此时栈为空，遍历结束。

 

广度优先遍历：广度优先遍历是连通图的一种遍历策略，因为它的思想是从一个顶点V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域故得名。

根据广度优先遍历的特点我们利用Java数据结构队列Queue来实现。

广度优先搜索的步骤为：

（1）、节点1进队，节点1出队，访问节点1

（2）、节点1的孩子节点2进队，节点3进队。

（3）、节点2出队，访问节点2，节点2的孩子节点4进队，节点5进队；

（4）、节点3出队，访问节点3，节点3的孩子节点6进队，节点7进队；

（5）、节点4出队，访问节点4，节点4没有孩子节点。

（6）、节点5出队，访问节点5，节点5没有孩子节点。

（7）、节点6出队，访问节点6，节点6没有孩子节点。

（8）、节点7出队，访问节点7，节点7没有孩子节点，结束。

代码：

二叉树的基础代码：

/**
 * 二叉树数据结构
 * 
 *
 */
public class TreeNode {
	int data;
	TreeNode leftNode;
	TreeNode rightNode;
	public TreeNode() {
		
	}
	public TreeNode(int d) {
		data=d;
	}
	
	public TreeNode(TreeNode left,TreeNode right,int d) {
		leftNode=left;
		rightNode=right;
		data=d;
	}
	

}

广度优先和深度优先遍历算法实现代码：
 

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

/**
 * 深度优先遍历
 * 
 *
 */
public class DeepFirstSort {
	public static void main(String[] args) {
		TreeNode head=new TreeNode(1);
		TreeNode second=new TreeNode(2);
		TreeNode three=new TreeNode(3);
		TreeNode four=new TreeNode(4);
		TreeNode five=new TreeNode(5);
		TreeNode six=new TreeNode(6);
		TreeNode seven=new TreeNode(7);
		head.rightNode=three;
		head.leftNode=second;
		second.rightNode=five;
		second.leftNode=four;
		three.rightNode=seven;
		three.leftNode=six;
		System.out.print("广度优先遍历结果：");
		new DeepFirstSort().BroadFirstSearch(head);
		System.out.println();
		System.out.print("深度优先遍历结果：");
		new DeepFirstSort().depthFirstSearch(head);
	}
	
	//广度优先遍历是使用队列实现的
	public void BroadFirstSearch(TreeNode nodeHead) {
		if(nodeHead==null) {
			return;
		}
		Queue myQueue=new LinkedList<>();
		myQueue.add(nodeHead);
		while(!myQueue.isEmpty()) {
			TreeNode node=myQueue.poll();
			System.out.print(node.data+" ");
			if(null!=node.leftNode) {
				myQueue.add(node.leftNode);    //深度优先遍历，我们在这里采用每一行从左到右遍历
			}
			if(null!=node.rightNode) {
				myQueue.add(node.rightNode);
			}
			
		}
	}
	
	//深度优先遍历
	public void depthFirstSearch(TreeNode nodeHead) {
		if(nodeHead==null) {
			return;
		}
		Stack myStack=new Stack<>();
		myStack.add(nodeHead);
		while(!myStack.isEmpty()) {
			TreeNode node=myStack.pop();    //弹出栈顶元素
			System.out.print(node.data+" ");
			if(node.rightNode!=null) {
				myStack.push(node.rightNode);    //深度优先遍历，先遍历左边，后遍历右边,栈先进后出
			}
			if(node.leftNode!=null) {
				myStack.push(node.leftNode);
			}
		}
		
	}

}

结果为：