この記事では主に、PHP 実装グラフの隣接行列表現といくつかの簡単なトラバーサル アルゴリズムを紹介します。隣接行列に基づいた PHP 実装グラフの定義と関連するトラバーサル操作スキルをサンプルの形式で分析します。
詳細は次のとおりです: Web開発では、グラフデータ構造はツリーよりもあまり使用されませんが、一部のビジネスでは頻繁に使用されます。以下では、いくつかのグラフ経路探索アルゴリズムを紹介し、それらをPHPで実装します。Floyd Theドイツのアルゴリズムは主に、点間の隣接するエッジの重みに従って頂点セットを走査します。このように、2 つの点が接続されていない場合、重みは無限になります。このようにして、複数の走査を通じて点間の最短経路を取得できます。これは論理的に最もよく理解されており、実装も比較的単純で、時間計算量は O(n^3) です。djisktra アルゴリズムは、OSPF で最短ルートを実装するために使用される古典的なアルゴリズムです。パス セット S を継続的に走査して拡張する貪欲なアルゴリズム。より短いポイントツーポイント パスが見つかると、すべての走査が完了した後、S がすべての頂点の最短パス セットに置き換えられます。 . ダイクストラのアルゴリズムの時間計算量は O(n^2) です。クラスカル アルゴリズムはグラフ内のすべての頂点を接続する最小スパニング ツリーを構築します。したがって、時間計算量は O(N) になります。 *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;
$current = NULL;
}
return array('vexs'=>$this->primVexs, 'arc'=>$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('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i');
$b = array('ab'=>'10', 'af'=>'11', 'bg'=>'16', 'fg'=>'17', 'bc'=>'18', 'bi'=>'12', 'ci'=>'8', 'cd'=>'22', 'di'=>'21', 'dg'=>'24', 'gh'=>'19', 'dh'=>'16', 'de'=>'20', 'eh'=>'7','fe'=>'26');//键为边,值权值
$test = new MGraph($a, $b);
print_r($test->bst());
実行結果:
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
)
) 関連する推奨事項:
マルチツリーの再帰的走査と非再帰的走査アルゴリズムの共有に関する JavaScript
以上がPHP はグラフ隣接行列表現とトラバーサル アルゴリズムを実装しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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