
本教程旨在指导开发者如何在java中处理航班图数据,实现从指定起始城市经过中转城市,计算并展示中转城市的所有直接连接及其到最终目的地的累计总距离。文章将详细阐述如何优化图遍历逻辑,确保只显示与中转城市直接相连的节点,并正确累加行程距离,从而生成清晰、准确的航班连接信息。
在构建航班管理系统时,一个常见的需求是根据用户选择的中转城市,显示该中转城市的所有后续连接,并计算从起始城市到这些后续目的地的总距离。例如,从芝加哥(Chicago)出发,中转纽约(New York),需要显示纽约到奥兰多(Orlando)的连接,并计算芝加哥->纽约->奥兰多的总距离。
原始代码中,showConnections 方法的实现存在两个主要问题:
本教程将通过修改现有代码,解决这些问题,实现精确的连接筛选和距离计算。
在提供的代码中,航班网络使用 HWGraph 类表示,它是一个基于邻接列表的图。
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HWGraph.java 关键方法:
我们首先审视原始的 HWDriverPrep.java 中的 showConnections 和 connect 方法:
// HWDriverPrep.java (Original)
private static void showConnections(HWGraph g, Vertex layOverVertex) {
// 问题1:这里遍历了整个图的graphMap,而不是只关注layOverVertex的连接
g.graphMap.forEach(
(key, value) -> connect(key, value));
}
private static void connect(String key, ArrayList<Vertex> value) {
// 问题2:这里只打印了单段距离,没有考虑从起始城市到中转城市的距离
for(Vertex v : value){
System.out.println("City: " + v.label + " Distance: " + v.weight);
}
}可以看到,showConnections 方法没有利用传入的 layOverVertex 参数来筛选连接,而是对 graphMap 中的每一个 key(城市)都调用了 connect 方法。这导致了所有城市的连接都被打印出来。同时,connect 方法只打印了当前航段的距离,无法计算从起始城市到中转城市再到下一目的地的总距离。
为了解决上述问题,我们需要进行以下调整:
我们将主要修改 HWDriverPrep.java 中的 main 方法和 showConnections 方法。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Map;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
public class HWDriverPrep {
public static void main(String[] args) {
HWGraph g = createGraph();
// 打印整个图的连接,用于调试或全面展示
// printGraph( g );
Set<String> keys = g.getKeys();
String startCity = "Chicago"; // 示例起始城市
// 获取用户输入的中转城市
String layOverCityLabel = getLayOverCity( keys, startCity);
// 获取从起始城市到中转城市的Vertex对象,其中包含了该段的距离
Vertex layOverVertex = g.getThisVertex(startCity, layOverCityLabel);
if (layOverVertex != null) {
System.out.printf("\n从起始城市: %s 经中转城市: %s (距离: %d) 的后续连接及总距离:\n",
startCity, layOverVertex.label, layOverVertex.weight);
// 调用优化后的showConnections方法,传入中转城市Vertex和从起始城市到中转城市的距离
showConnections(g, layOverVertex, layOverVertex.weight);
} else {
System.out.printf("\n无法找到从 %s 到中转城市 %s 的连接,或中转城市不存在。\n", startCity, layOverCityLabel);
}
}
// 辅助方法:打印整个图的连接 (保持不变,用于调试)
private static void printGraph(HWGraph g) {
g.graphMap.forEach(
(key, value) -> show(key, value));
}
// 辅助方法:显示单个城市的连接 (保持不变)
private static void show(String key, ArrayList<Vertex> value) {
System.out.println("显示城市 " + key + " 的连接 --------");
for(Vertex v : value){
System.out.println(" -> 城市: " + v.label + ", 距离: " + v.weight);
}
}
// 辅助方法:获取用户输入的中转城市 (保持不变)
private static String getLayOverCity(Set<String> keys, String startCity) {
Scanner s = new Scanner(System.in);
String oStr = "";
String cm = "";
for(String item: keys)
{
oStr += cm + item;
cm = ", ";
}
System.out.printf("请选择一个中转城市 (%s): ",oStr);
String retItem = s.nextLine();
return retItem;
}
/**
* 显示中转城市的所有连接,并计算从起始城市到最终目的地的总距离。
* @param g 航班图对象
* @param layOverVertex 中转城市对应的Vertex对象,其中包含了中转城市的标签和从起始城市到中转城市的距离。
* @param distanceToLayover 从起始城市到中转城市的距离。
*/
private static void showConnections(HWGraph g, Vertex layOverVertex, int distanceToLayover) {
// 获取中转城市的所有直接连接
ArrayList<Vertex> connectionsFromLayover = g.getConnections(layOverVertex.label);
if (connectionsFromLayover != null && !connectionsFromLayover.isEmpty()) {
System.out.println("中转城市 " + layOverVertex.label + " 的后续连接:");
for (Vertex connectedCity : connectionsFromLayover) {
// 计算从起始城市到最终目的地的总距离
int totalDistance = distanceToLayover + connectedCity.weight;
System.out.printf(" -> 目的地: %s (航段距离: %d, 总距离: %d)\n",
connectedCity.label, connectedCity.weight, totalDistance);
}
} else {
System.out.println("中转城市 " + layOverVertex.label + " 没有找到后续连接。");
}
}
// 废弃或删除原有的connect方法,因为它不再适用
// private static void connect(String key, ArrayList<Vertex> value) { ... }
// 创建图数据 (保持不变)
private static HWGraph createGraph() {
HWGraph g = new HWGraph();
g.addVertex("Chicago");
g.addVertex("Dallas");
g.addVertex("Atlanta");
g.addVertex("New York");
g.addVertex("Houston");
g.addVertex("Orlando");
// --- now add connections
g.addEdge("Chicago",new Vertex("Dallas",968));
g.addEdge("Chicago",new Vertex("Atlanta",718));
g.addEdge("Chicago",new Vertex("New York",790));
g.addEdge("Dallas",new Vertex("Houston",239));
g.addEdge("Dallas", new Vertex("Orlando",1120));
g.addEdge("Houston", new Vertex("Orlando",967));
g.addEdge("Atlanta", new Vertex("Dallas",781));
g.addEdge("Atlanta", new Vertex("New York",870));
g.addEdge("Atlanta", new Vertex("Orlando",438));
g.addEdge("New York", new Vertex("Houston",1647));
g.addEdge("New York", new Vertex("Orlando",1080));
return g;
}
}这两个文件不需要修改,它们提供了图的基本数据结构和操作。
Vertex.java:
public class Vertex {
String label;
int weight;
public Vertex(String label, int weight) {
this.label = label;
this.weight = weight;
}
}HWGraph.java:
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;
public class HWGraph {
public HashMap<String, ArrayList<Vertex>> graphMap = new HashMap<>();
public void addVertex( String label ){
ArrayList<Vertex> items = new ArrayList<>();
graphMap.put( label, items);
}
public void removeVertex( String label ){
// 实现删除顶点逻辑,如果需要
}
public void addEdge( String label1, Vertex v){
// 注意:这是一个有向图的添加边方式
// 如果需要无向图,则需要同时添加从v.label到label1的边
graphMap.get(label1).add(v);
}
ArrayList<Vertex> getConnections( String label){
return graphMap.get(label);
}
Set<String> getKeys( ){
Set<String> keys = graphMap.keySet();
return keys;
}
Vertex getThisVertex( String startCity, String destCity){
ArrayList<Vertex> destCities = this.getConnections( startCity);
if (destCities == null) { // 如果起始城市没有连接,或者起始城市不存在
return null;
}
for( Vertex v : destCities){
if ( v.label.equalsIgnoreCase(destCity)){
return v;
}
}
return null; // 如果在起始城市的连接中没有找到目标城市
}
}假设起始城市为 Chicago,用户输入中转城市为 New York。
用户交互:
请选择一个中转城市 (Chicago, Dallas, Atlanta, New York, Houston, Orlando): New York
程序输出:
从起始城市: Chicago 经中转城市: New York (距离: 790) 的后续连接及总距离: 中转城市 New York 的后续连接: -> 目的地: Houston (航段距离: 1647, 总距离: 2437) -> 目的地: Orlando (航段距离: 1080, 总距离: 1870)
解释:
这与预期的输出(例如 Chicago -> New York -> Orlando is 790+1080 = 1870)完全一致。
通过上述优化,我们成功地解决了在Java中处理航班中转连接和总距离计算的问题,使得程序能够根据用户需求,准确地展示特定中转城市的后续航班信息及其累计总距离。
以上就是Java航班中转连接及总距离计算教程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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