遍历哈希图的所有条目 - Java

哈希图是一种基于哈希表实现的图形数据结构。在哈希图中，每个顶点与其出边列表关联，而出边列表则存储在哈希表中。哈希图可用于很多应用，例如网络路由、社交网络和游戏 AI。

在本文中，我们将介绍如何遍历哈希图的所有条目，使用 Java 语言作为示例。

哈希图实现

我们首先需要创建哈希图的实现。以下是一个简单的实现，其中 Vertex 类表示图的顶点，Edge 类表示顶点之间的边。我们使用 HashMap 类来存储顶点和它的出边列表之间的关系。

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class HashGraph {

    private Map<Vertex, Set<Edge>> vertices = new HashMap<>();

    public void addVertex(Vertex vertex) {
        vertices.putIfAbsent(vertex, new HashSet<>());
    }

    public void addEdge(Vertex source, Vertex destination, double weight) {
        vertices.computeIfAbsent(source, k -> new HashSet<>()).add(new Edge(source, destination, weight));
    }

    public Set<Edge> getEdges(Vertex vertex) {
        return vertices.get(vertex);
    }
}

深度优先遍历

深度优先遍历是一种经典的图遍历算法。在哈希图中，我们可以使用递归来实现深度优先遍历。以下是代码实现：

public void depthFirstTraversal(Vertex vertex, Set<Vertex> visited) {
    visited.add(vertex);
    System.out.print(vertex + " ");

    for (Edge edge : getEdges(vertex)) {
        Vertex destination = edge.getDestination();
        if (!visited.contains(destination)) {
            depthFirstTraversal(destination, visited);
        }
    }
}

函数 depthFirstTraversal 接收一个起始顶点和已访问的顶点的集合 visited。在每次访问顶点时，我们将其加入 visited 集合并打印出来，然后递归访问与之相邻的顶点，直到所有顶点都被访问。

广度优先遍历

广度优先遍历是一种另类的图遍历算法，它按层级逐步遍历，从起始顶点到所有顶点的最短路径是有保障的。在哈希图中，我们可以使用队列来实现广度优先遍历。以下是代码实现：

public void breadthFirstTraversal(Vertex start) {
    Set<Vertex> visited = new HashSet<>();
    Queue<Vertex> queue = new LinkedList<>();

    visited.add(start);
    queue.add(start);

    while (!queue.isEmpty()) {
        Vertex vertex = queue.poll();
        System.out.print(vertex + " ");

        for (Edge edge : getEdges(vertex)) {
            Vertex destination = edge.getDestination();
            if (!visited.contains(destination)) {
                visited.add(destination);
                queue.add(destination);
            }
        }
    }
}

函数 breadthFirstTraversal 接收一个起始顶点，它使用 visited 集合记录已访问的顶点，使用 queue 队列来遍历所有顶点。在每次访问顶点时，我们将其加入 visited 集合并打印出来，然后遍历所有与之相邻的未访问顶点，并将其加入 queue 队列中去。

总结

在本文中，我们介绍了哈希图的遍历算法，并用 Java 实现了深度优先遍历和广度优先遍历。哈希图作为图形数据结构在实际应用中非常有用，它可以通过适当地选择遍历算法来解决大量的实际问题。