一、前言：
这是怀化学院的：Java数据结构中的一道难度偏难的一道编程题(此方法为博主自己研究，问题基本解决，若有bug欢迎下方评论提出意见，我会第一时间改进代码，谢谢！) 后面其他编程题只要我写完，并成功实现，会陆续更新，记得三连哈哈! 所有答案供参考，不是标准答案，是博主自己研究的写法。(这一个题书上也有现成的代码，重要的是理解它的算法原理!)
二、题目如下：(注意：题目有一个要求(难点之一)：若一个顶点有两个邻接顶点，那么下一个访问顶点的顺序要按照：A -> Z 的字典顺序访问！)
(第 2 题) 图的广度优先搜索(难度系数100)
图的广度优先搜索
描述：
图的广度优先搜索类似于树的按层次遍历，即从某个结点开始，先访问该结点，然后访问该结点的所有邻接点，再依次访问各邻接点的邻接点。如此进行下去，直到所有的结点都访问为止。在该题中，假定所有的结点以"A"--"Z"中的若干字符表示，且要求结点的访问顺序要求根据由"A"至"Z"的字典顺序进行访问。例如有如下图：
如果要求从H开始进行广度优先搜索，则搜索结果为：H->A->E->K->U.
输入：
输入只包含一个测试用例，第一行为一个自然数n，表示顶点的个数，第二行为n个大写字母构成的字符串，表示顶点，接下来是为一个n*n大小的矩阵，表示图的邻接关系。数字为0表示不邻接，否则为相应的边的长度。
最后一行为一个字符，表示要求进行广度优先搜索的起始顶点。
输出：
用一行输出广度优先搜索结果，起始点为给定的顶点，各顶点之间用一个空格隔开。要求同一顶点的邻接点的访问顺序按"A"---"Z"的字典顺序。
样例输入：
5
HUEAK
0 0 2 3 0
0 0 0 7 4
2 0 0 0 0
3 7 0 0 1
0 4 0 1 0
H
样例输出：
H A E K U
三、代码实现：(代码的做题原理全部在代码注释中，若还有疑问也可以翻书)
补充**：这里我用到的就是队列去实现广度优先算法，因为队列先进先出，先进队列的先访问，然后再相邻的顶点后进去后访问，依次下来就实现成功！**
(1)我创建了最基本的图类，里面有它的很多成员变量与成员的操作方法。(所以代码会很长，但是解释了基本原理。实际上的图的广度优先遍历算法就只有一个方法在里面)
java
package com.fs.graph;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections; //用到工具类Collections
import java.util.LinkedList; //要用到LinkedListed是实现类
import java.util.Queue; //要用到队列接口，导包
public class Graph_01 {
//为了安全性，全部用private修饰封装，要使用或者赋值只能使用构造方法或者getter、setter方法
private ArrayList<String> arrayList; //这里我用这个ArrayList集合来代替数组去存储输入的每个顶点,并设置集合里面存储的元素是String类型的
private int[][] matrix; //这个二维数组：用来存储输入的矩阵，表示各个顶点相邻边的关系
private int vertex; //用来表示顶点的实际个数
private int maxVertex; //用来表示顶点的最大数量
private boolean[] visit; //用来判断每个顶点是否被访问过
public Graph_01(int vertex){
this.maxVertex=10; //默认设置最大顶点个数为10
this.arrayList = new ArrayList<>();
this.vertex=vertex;
}
public ArrayList<String> getArrayList() {
return arrayList;
}
//定位顶点的位置
public int indexOfVex(String v){
for(int i=0;i<vertex;i++){
if(arrayList.get(i).equals(v)){
return i; //找到该顶点在集合中的位置
}
}
return -1; //否则返回-1，表示没找到该顶点
}
//传入包含所有顶点的字符串
public void insertVer(String vertex01) throws VertexException{
if(vertex01.length()>maxVertex){
throw new VertexException ("超出最大顶点数!");
}
//存入顶点
for(int i=0;i<vertex;i++){
String str = vertex01.charAt(i)+"";
arrayList.add(str);
}
}
//存入顶点间边的邻接关系矩阵
public void addEdge(int [][] matrix01){
this.matrix=matrix01;
}
//实现图的广度优先搜索算法
public String broadFirstSearch(int v) throws VertexException{
if(v<0||v>maxVertex){
//如果这个顶点不在集合中，抛出异常
throw new VertexException("该顶点不存在！");
}
visit = new boolean[vertex]; //初始化：判断顶点是否被访问数组
StringBuilder sb = new StringBuilder(); //用这个方便字符串的添加和删除，因为不会产生多余的对象，造成内存浪费，还有这个没有实现线程安全功能，效率更高
//队列接口是继承Collection接口，它的实现类就有：LinkedList类
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); //说明里面操作时的元素类型是整型的
queue.offer(v); //先把第一个访问的顶点进入队列中
visit[v]=true; //并标记该顶点的访问状态为：true,表示访问过
//只要队列没空就是所有的顶点还未访问完
while(!queue.isEmpty()){ //判断队列是否为空
v=queue.poll(); //进队列后登记完访问状态然后出队列
sb.append(arrayList.get(v)+" "); //将遍历完的顶点加入字符串缓冲区
ArrayList<String> arrayList01= new ArrayList<>();
for(int i=vertex-1;i>=0;i--) {
//邻接关系矩阵某一行中只要有不为0的值，那就是属于v顶点的这一行，还有另外有顶点与它有关系
//而且要没被访问过，或者不是大于整型的最大值(表示无穷：无边的关系)
if ((matrix[v][i] != 0) && (!visit[i]) && (matrix[v][i] != Integer.MAX_VALUE)) {
arrayList01.add(arrayList.get(i)); //将所有满足有关系的顶点全部放在一个集合里.为了满足题目要按照字典顺序访问才这么写的
}
}
//先把某个顶点所有的邻接顶点按照字典顺序排好序
Collections.sort(arrayList01);
//为了满足条件：就需要字典顺序在前的顶点先入队列，先出队先被访问。而字典顺序在后的顶点后入队列，后出队列后被访问(这样就实现了题目要求)
for(int j=0;j<arrayList01.size();j++){
//先从字典排序在前的顶点开始操作
String str=arrayList01.get(j); //获取该顶点
int index=indexOfVex(str); //再找到该顶点在之前顶点集合的位置
queue.offer(index); //最后把该顶点的入队
visit[indexOfVex(str)]=true; //并设置已经访问过
}
}
//用问号表达式，如果满足前面的就输出问号后面的,否则就是输出null
return sb.length()>0?sb.substring(0,sb.length()):null; //用这个substring()方法，可以将StingBuilder里的字符串缓冲区里的字符串转换成String类型的
}
}
//自定义异常类(考试可以不写，没做要求)
class VertexException extends Exception{
public VertexException(){
super();
}
public VertexException(String message){
super(message);
}
}(2)根据题目要求输入创建了测试类：
java
package com.fs.graph;
import java.util.Scanner;
public class Test_Graph_01 {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc =new Scanner(System.in);
int n= sc.nextInt(); //代表顶点个数
String vertex = sc.next(); //代表的所有顶点的字符串
Graph_01 graph = new Graph_01(n);
try {
graph.insertVer(vertex); //输入由各个顶点构成的字符串
}catch (VertexException e){
e.printStackTrace();
return;
}
int [][] matrix01 = new int[n][n];
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<n;j++){
matrix01[i][j]=sc.nextInt();
}
}
graph.addEdge(matrix01); //传入邻接关系矩阵
String v = sc.next(); //传入从某一个指定的顶点去遍历图
try{
String path = graph.broadFirstSearch(graph.indexOfVex(v)); //先传入起始遍历顶点，再定位其位置，最后调用广度优先算法
System.out.print(path); //输出最终遍历结果
}catch (VertexException e){
e.printStackTrace();
}
}
}四、不同情况的代码测试运行结果：
**<1>首先是题目中的测试输入样例：(**最好手打输入测试，直接复制可能格式问题导致报错！ )
<2>自己测试的输入样例： (测试7个顶点！)
1.图展示：(手写比较随意，字有点丑哈哈！)
2.也就是测试输入样例为：
(1.)从H顶点开始遍历图：(提示最好不要直接复制我的输入样例，最好用手跟着打。因为复制完格式有点问题，就会报错)
7
HAEBKUD
0 3 2 1 0 0 0
3 0 0 0 1 7 0
2 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1
0 1 0 0 0 4 0
0 7 0 0 4 0 0
0 0 0 1 0 0 0
H
代码运行后输出的遍历结果：
(2.)从D 顶点开始遍历图：(提示最好不要直接复制我的输入样例，最好用手跟着打。因为复制完格式有点问题，就会报错)
7
HAEBKUD
0 3 2 1 0 0 0
3 0 0 0 1 7 0
2 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1
0 1 0 0 0 4 0
0 7 0 0 4 0 0
0 0 0 1 0 0 0
D
代码运行后输出的遍历结果：
