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package graph.bfs;
import java.util.LinkedList;
import java.util.NoSuchElementException;
// BFS: Breadth-First Search
// 레벨로 탐색하는 방법이다.
// Queue를 이용해서 구현한다.
// Queue 클래스
class Queue<T> {
// Node 클래스
class Node<T> {
// 데이터
private T data;
// 다음 노드
private Node<T> next;
// 생성자
public Node(T data) {
this.data = data;
}
}// Node 클래스 종료
// 큐는 앞과 뒤의 주소를 알고 있어야 한다.
// 맨 처음 노드
private Node<T> first;
// 맨 마지막 노드
private Node<T> last;
// enqueue 메서드: 데이터 추가하는 기능
public void enqueue(T item) {
// 노드 생성
Node<T> t = new Node<T>(item);
// 마지막 노드가 있을 때
if (last != null) {
last.next = t;
}
// 추가한 노드가 맨 마지막 노드
last = t;
// 큐가 비어있을 때
if (first == null) {
first = last;
}
}// enqueue 메서드 종료
//dequeue 메서드: 큐에 있는 데이터를 제거하는 기능
public T dequeue() {
// 큐가 비어 있을 때
if (first == null) {
throw new NoSuchElementException();
}
// 데이터 임시 저장
T data = first.data;
// 맨 처음 노드의 다음 노드에 있던 것을 맨 처음으로 만든다.
first = first.next;
//큐가 비어 있을 때
if (first == null) {
last = null;
}
return data;
}// dequeue 메서드 종료
// peek 메서드: 큐에 있는 거 보는 기능
public T peek() {
//큐가 비어 있을 때
if (first == null) {
throw new NoSuchElementException();
}
return first.data;
}// peek 메서드 종료
// isEmpty 메서드: 큐가 비었는지 확인하는 기능
public boolean isEmpty() {
return first == null;
}//isEmpty 메서드 종료
}// Queue 클래스 종료
// Graph 클래스
class Graph{
class Node{
// 데이터는 정수로
int data;
// 인접한 노드는 연결리스트로 구현
LinkedList<Node> adjacent;
// 방문했는지 표시하는 마킹
boolean marked;
//생성자
Node (int data){
this.data = data;
this.marked = false;
adjacent = new LinkedList<Node>();
}
}
// 노드 저장 배열
Node [] nodes;
// 그래프의 노드는 제한함 = 코드의 편의를 위해서.
// 생성자
Graph(int size){
nodes = new Node[size];
for(int i=0; i< size; i++) {
nodes[i] = new Node(i);
}
}
// addEdge 메서드: 두 노드의 관계를 저장하는 함수
void addEdge(int i1, int i2) {
// 데이터 == 인덱스와 같게 설정해 놨음.
Node n1 = nodes[i1];
Node n2 = nodes[i2];
//인접한 노드가 있는지 확인하고 없으면 추가해주기.
if(!n1.adjacent.contains(n2)) {
n1.adjacent.add(n2);
}
if(!n2.adjacent.contains(n1)) {
n2.adjacent.add(n1);
}
}// addEdge 메서드 종료
// visit 메서드: 데이터 출력 메서드
void visit(Node n) {
System.out.print(n.data + " ");
}// visit 메서드 종료
// bfs 메서드: 0 번째 노드에서부터 검색. 인덱스를 선택 안했을 때.
void bfs() {
bfs(0);
}
// bfs 메서드: 해당 인덱스 노드부터 검색
void bfs(int index) {
Node root = nodes[index];
//큐 생성
Queue<Node> queue = new Queue<Node>();
queue.enqueue(root);
root.marked = true;
while(!queue.isEmpty()) {
Node r = queue.dequeue();
for(Node n : r.adjacent) {
if(n.marked == false) {
n.marked = true;
queue.enqueue(n);
}
}
visit(r);
}
}//bfs 메서드 종료
}//Graph 클래스 종료
/*
* 0
* /
* 1 -- 3 7
* | / | \ /
* | / | 5
* 2 -- 4 \
* 6 - 8
*
*-----------------
* DFS(0)
* 0 1 3 5 7 6 8 4 2
*
* BFS(0)
* 0 1 2 3 4 5 6 7 8
*
* DFS(0) - Recursive
* 0 1 2 4 3 5 6 8 7
*------------------
*
* DFS(3)
* 3 5 7 6 8 4 2 1 0
*
* BFS(3)
* 3 1 2 4 5 0 6 7 8
*
* DFS(3) - Recursive
* 3 1 0 2 4 5 6 8 7
*------------------
*
* */
//BreadthFirstSearch 클래스
public class BreadthFirstSearch {
//main 메서드
public static void main(String[] args) {
Graph g = new Graph(9);
g.addEdge(0, 1);
g.addEdge(1, 2);
g.addEdge(1, 3);
g.addEdge(2, 4);
g.addEdge(2, 3);
g.addEdge(3, 4);
g.addEdge(3, 5);
g.addEdge(5, 6);
g.addEdge(5, 7);
g.addEdge(6, 8);
g.bfs();
}//main 메서드 종료
}//BreadthFirstSearch 클래스 종료