图的算法java
public class Maze { private int[][] maze = null;
private int[] xx = { 1, 0, -1, 0 };
private int[] yy = { 0, 1, 0, -1 };
private Queue queue = null; public Maze(int[][] maze) {
this.maze = maze;
queue = new Queue(maze.length * maze.length);
} public void go() {
Point outPt = new Point(maze.length - 1, maze[0].length - 1);
Point curPt = new Point(0, 0);
Node curNode = new Node(curPt, null);
maze[curPt.x][curPt.y] = 2;
queue.entryQ(curNode); while (!queue.isEmpty()) {
curNode = queue.outQ();
for (int i = 0; i < xx.length; ++i) {
Point nextPt = new Point();
nextPt.x = (curNode.point).x + xx[i];
nextPt.y = (curNode.point).y + yy[i];
if (check(nextPt)) {
Node nextNode = new Node(nextPt, curNode);
queue.entryQ(nextNode);
maze[nextPt.x][nextPt.y] = 2;
if (nextPt.equals(outPt)) {
java.util.Stack<Node> stack = new java.util.Stack<Node>();
stack.push(nextNode);
while ((curNode = nextNode.previous) != null) {
nextNode = curNode;
stack.push(curNode);
}
System.out.println("A Path is:");
while (!stack.isEmpty()) {
curNode = stack.pop();
System.out.println(curNode.point);
}
return;
}
}
}
}
System.out.println("Non solution!");
} private boolean check(Point p) {
if (p.x < 0 || p.x >= maze.length || p.y < 0 || p.y >= maze[0].length) {
return false;
}
if (maze[p.x][p.y] != 0) {
return false;
}
return true;
} public static void main(String[] args) {
int[][] maze = {
{ 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0 },
{ 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0 },
{ 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1 },
{ 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1 },
{ 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 },
{ 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0 },
{ 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1 },
{ 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0 }
};
new Maze(maze).go();
} private class Queue { Node[] array = null;
int size = 0;
int len = 0;
int head = 0;
int tail = 0; public Queue(int n) {
array = new Node[n + 1];
size = n + 1;
} public boolean entryQ(Node node) {
if (isFull()) {
return false;
}
tail = (tail + 1) % size;
array[tail] = node;
len++;
return true;
} public Node outQ() {
if (isEmpty()) {
return null;
}
head = (head + 1) % size;
len--;
return array[head];
} public boolean isEmpty() {
return (len == 0 || head == tail) ? true : false;
} public boolean isFull() {
return ((tail + 1) % size == head) ? true : false;
}
} private class Node { Point point = null;
Node previous = null; public Node() {
this(null,null);
} public Node(Point point, Node node) {
this.point = point;
this.previous = node;
}
} private class Point { int x = 0;
int y = 0; public Point() {
this(0, 0);
} public Point(int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
} public boolean equals(Point p) {
return (x == p.x) && (y == p.y);
} @Override
public String toString() {
return "(" + x + "," + y + ")";
}
}
}
❷ 求java识别三角形，圆形，方形的具体算法和原理。
首先图片的背景和图形的颜色肯定是不一样的，图片是由像素组成的（这个概念很重要），，第一步区分背景和图形的颜色，保存背景的颜色，，第二步创建一个二维数组，这个二维数组对应于这个图片，你比如说，我这个图片是10*10大小的，然后我就把我这个数组保存是100*100的，即每隔0.1我取一下图片的像素值，判断这个像素值和背景是否一样，如果一样，那么数组的对应位置就存储0，否则存储1，，，第三步，通过Java代码控制鼠标遍历图片，一行一行的遍历，取像素值，与背景的像素对比，存入数组，遍历之后二维数组就只是存储的0和1(0代表背景，1代表图形)，，第四步，把所有为1的二维数组元素对应的坐标取出来，写个方法判断一下，相当于数轴知道X和Y了，你判断一下图形的形状，应该不难。。。而且图形就三个，，不难实现，，楼主可以试试
❸ java代码怎么实现计算图像二值连通区域的质心
一：几何距(Geometric Moments)知识与质心寻找原理
1. Image Moments是图像处理中非常有用的算法，可以用来计算区域图像的质心，方向等几何特性，同时Mpq的高阶具有旋转不变性，可以用来实现图像比较分类，正是因为Moments有这些特性，很多手绘油画效果也会基于该算法来模拟实现。它的数学表达为：
它的低阶M00，M01, M10可以用来计算质心，中心化以后M11,M02,M20可以用来计算区域的方向/角度
2. 什么是质心
就是通过该点，区域达到一种质量上的平衡状态，可能物理学上讲的比较多，简单点的说就是规则几何物体的中心，不规则的可以通过挂绳子的方法来寻找。
二：算法流程
1. 输入图像转换为二值图像
2. 通过连通组件标记算法找到所有的连通区域，并分别标记
3. 对每个连通区域运用计算几何距算法得到质心
4. 用不同颜色绘制连通区域与质心，输出处理后图像
三：算法效果
左边为原图， 右边蓝色为连通组件标记算法处理以后结果，白色点为质心
四：关键代码解析
1. 计算几何距算法代码
doublem00 = moments(pixels, width, height, 0, 0);
doublexCr = moments(pixels, width, height, 1, 0) / m00;// row
doubleyCr = moments(pixels, width, height, 0, 1) / m00;// column
return new double[]{xCr, yCr};
❹ JAVA中最短路径算法
给你个算graph上最短路径的比较流行的方法
Algorithm Dijkstra(V, E, cost, s)
T ;
Cost(V[s]) 0
Prev(V[s]) none
for i 0 to length[V] - 1 do
if (i 6= s) then
Cost(V[i]) +1
Prev(V[i]) none
Build heap NotInTree from V
for i 1 to length[V] do
u DeleteMin(NotInTree)
add (u, Prev(u)) to T
for each neighbor v of u do
if (Cost(v) > Cost(u) + cost(u,v)) then
Cost(v) Cost(u) + cost(u,v)
Prev(v) u
return T