Java数据结构——应用DFS算法计算流程图下游节点(1)

问题描述:

前端在绘制流程图的时候,某些情况需要对某个节点之后的流程图进行折叠,因此需要得到某个节点的ID后,计算出这个ID下游之后的所有节点(找到的节点,边也就找到了)

已知条件:

某个节点的ID,流程图解析成对应的JSON对象文件(有的是将流程图解析成XML文件)

例如:

XML 复制代码
{
    "nodes": [
        {
            "id": "A"
        },
        {
            "id": "B"
        },
        {
            "id": "C"
        }
    ],
    "edges": [
        {
            "sourceNode": "A",
            "targetNode": "B"
        },
        {
            "sourceNode": "B",
            "targetNode": "C"
        }
    ]
}

问题解决:

java 复制代码
import com.alibaba.fastjson2.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson2.JSONObject;

import java.util.*;

public class FlowChartDFS {

    // 定义节点类
    static class Node {
        public String id; // 节点ID
        public Set<String> nextNodes = new HashSet<>(); // 存放下游节点id的集合

        public Node(String id) {
            this.id = id;
        }
    }

    // 定义边类
    static class Edge {
        public String sourceNode; // 边的起始节点ID
        public String targetNode; // 边的目标节点ID

        public Edge(String sourceNode, String targetNode) {
            this.sourceNode = sourceNode;
            this.targetNode = targetNode;
        }
    }

    // 解析JSON数据,构建节点和边的关系图
    public static Map<String, Node> buildGraphFromJson(String jsonStr) {

        JSONObject flowChartJson = JSONObject.parseObject(jsonStr);
        JSONArray nodesJson = flowChartJson.getJSONArray("nodes");
        JSONArray edgesJson = flowChartJson.getJSONArray("edges");

        Map<String, Node> graph = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nodesJson.size(); i++) {
            JSONObject nodeJson = nodesJson.getJSONObject(i);
            String nodeId = nodeJson.getString("id");
            Node node = new Node(nodeId);
            graph.put(nodeId, node);
        }
        for (int i = 0; i < edgesJson.size(); i++) {
            JSONObject edgeJson = edgesJson.getJSONObject(i);
            String sourceNodeId = edgeJson.getString("sourceNode");
            String targetNodeId = edgeJson.getString("targetNode");
            Node sourceNode = graph.get(sourceNodeId);
            sourceNode.nextNodes.add(targetNodeId);
        }
        return graph;
    }

    // DFS深度优先递归搜索指定节点的下游所有节点和边
    public static void dfs(String startNodeId, Set<String> visitedNodeIds, List<Edge> edges, Map<String, Node> graph) {
        Node node = graph.get(startNodeId);
        if (node == null || visitedNodeIds.contains(startNodeId)) {
            return;
        }
        visitedNodeIds.add(startNodeId);
        for (String nextNodeId : node.nextNodes) {
            Edge edge = new Edge(startNodeId, nextNodeId); // 记录边的信息
            edges.add(edge);
            // 递归循环
            dfs(nextNodeId, visitedNodeIds, edges, graph);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // JSON数据示例
        String jsonStr = "{\"nodes\": [{\"id\": \"A\"},{\"id\": \"B\"},{\"id\": \"C\"}], \"edges\": [{\"sourceNode\": \"A\", \"targetNode\": \"B\"},{\"sourceNode\": \"B\",\"targetNode\": \"C\"}]}";

        // 构建关系图
        Map<String, Node> graph = buildGraphFromJson(jsonStr);

        // 指定起始节点ID
        String startNodeId = "A";

        // 初始化已访问节点集合和边列表
        Set<String> visitedNodeIds = new HashSet<>();
        List<Edge> edges = new ArrayList<>();

        // 进行DFS深度优先搜索
        dfs(startNodeId, visitedNodeIds, edges, graph);

        // 输出搜索结果
        System.out.println("节点" + startNodeId + "的下游节点和边:");
        for (Edge edge : edges) {
            System.out.println(edge.sourceNode + "->" + edge.targetNode);
        }
    }
}

补充:gson/UserGuide.md at main · google/gson · GitHub

引入Gson依赖

XML 复制代码
        <dependency>
            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>

在线json格式化,json在线解析格式化,在线json验证,json格式化工具,json压缩-在线JSON (zxjson.com)

JSON代码工具 - 代码工具 - 脚本之家在线工具 (jb51.net)

使用Gson将JSON对象转换为字符串

java 复制代码
Gson gson = new Gson();
String jsonString = gson.toJson();
相关推荐
世人万千丶11 分钟前
鸿蒙项目实战 - 社区活动编排板:标签云布局算法与自动换行
学习·算法·华为·harmonyos·鸿蒙
zander25814 分钟前
LeetCode 279. 完全平方数
算法·深度优先
xierui12312331 分钟前
AI Agent 隐私架构:本地化重点为什么是登录态与执行权限
java·人工智能·网络安全·架构
2601_9638701839 分钟前
【计算机毕业设计】基于Vue+Spring Boot的助农电商系统的设计与实现
spring boot·后端·课程设计
cfm_291442 分钟前
Spring AI Tool 调用架构全解
java·人工智能·spring
sun༒1 小时前
Spring @Scheduled 定时任务详解:Cron表达式、执行顺序、优先级与并行调度
java·后端·spring
yuhaiqiang1 小时前
从这两件事就能看出 vibecoding 距离专业作品差距有多大?AI 能抹平技术,但抹不平品味 !
前端·后端·程序员
一次旅行1 小时前
DeepSeek‑V4‑Flash‑Vision‑Exp 小白入门实战|3种传图方式、完整可跑代码、避坑排障
java·前端·人工智能
典典分享指南1 小时前
VS Code Git 工作树:解锁多分支并行开发新体验
算法·决策树·逻辑回归·启发式算法