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Java 图结构实现指南:使用邻接矩阵存储节点与边关系

聖光之護

聖光之護

发布时间:2026-02-02 09:36:01

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来源于php中文网

原创

Java 图结构实现指南:使用邻接矩阵存储节点与边关系

本文介绍如何在 java 中高效存储图的节点与边关系,重点讲解基于邻接矩阵的实现方式,包括节点索引映射、连通性判断、边添加逻辑,并强调 equals/hashcode 重写与边界防护等关键实践。

在构建图(Graph)数据结构时,核心挑战之一是如何准确、高效地表示节点(Vertex)之间的连接关系(即边,Edge)。虽然 Map>(邻接表)或自定义 Pair 是可行思路,但当节点数量相对固定、且需频繁查询两点是否连通时,邻接矩阵(Adjacency Matrix) 往往更直观、性能更优——尤其适合后续集成图形界面(如 Swing/JavaFX)进行可视化渲染。

✅ 推荐方案:布尔型邻接矩阵 + 节点数组索引

假设图中节点总数在初始化时已知(例如 n = 10),可采用以下结构:

public class Graph {
    private final Node[] nodes;           // 按索引顺序存储所有节点
    private final boolean[][] adjacent;   // adjacent[i][j] 表示 i→j 是否存在有向边

    public Graph(int n) {
        this.nodes = new Node[n];
        this.adjacent = new boolean[n][n]; // 默认全为 false
    }

    // 注册节点(按顺序分配索引)
    public void addNode(int index, Node node) {
        if (index < 0 || index >= nodes.length) {
            throw new IllegalArgumentException("Index out of bounds: " + index);
        }
        this.nodes[index] = node;
    }

    // 建立有向边:从节点 a 到节点 b
    public void connect(int from, int to) {
        validateIndex(from, to);
        adjacent[from][to] = true;
    }

    // 查询两点是否连通(有向)
    public boolean areConnected(int from, int to) {
        validateIndex(from, to);
        return adjacent[from][to];
    }

    // 辅助方法:通过节点对象查找其索引(需 Node 正确重写 equals & hashCode!)
    public int indexOf(Node node) {
        if (node == null) return -1;
        for (int i = 0; i < nodes.length; i++) {
            if (nodes[i] != null && nodes[i].equals(node)) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    // 支持以 Node 对象为参数的连通性查询
    public boolean areConnected(Node a, Node b) {
        int idxA = indexOf(a);
        int idxB = indexOf(b);
        if (idxA == -1 || idxB == -1) return false;
        return areConnected(idxA, idxB);
    }

    private void validateIndex(int... indices) {
        for (int i : indices) {
            if (i < 0 || i >= nodes.length) {
                throw new IllegalArgumentException("Invalid node index: " + i);
            }
        }
    }
}

⚠️ 关键注意事项

  • 必须重写 equals() 和 hashCode()
    Node 类若未重写 equals(),默认使用引用比较(==),导致 indexOf() 永远无法匹配语义相同的节点。推荐基于 ID 或 data 字段实现:

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    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Node node = (Node) o;
        return ID == node.ID && Objects.equals(data, node.data);
    }
    
    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(ID, data);
    }
  • 邻接矩阵的扩展性
    若节点数动态增长,可用 List> 替代二维数组,但需自行维护行列一致性;若需存储权重(如距离、成本),可将 boolean[][] 升级为 int[][]、double[][] 或自定义对象数组。

  • 有向 vs 无向图
    上述实现默认为有向图。若需无向图,connect(a, b) 应同时设置 adjacent[a][b] = adjacent[b][a] = true。

  • 图形界面衔接提示
    在 GUI 层(如 JavaFX),可将 nodes[] 绑定到 Circle 或 Label 列表,adjacent[][] 驱动 Line 的显示/隐藏,实现节点拖拽、连线高亮等交互效果。

综上,邻接矩阵以空间换时间,逻辑清晰、查询 O(1)、适合中小规模图及可视化场景。配合严谨的索引管理与对象语义比较,即可稳健支撑你的图编辑器开发目标。

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