js中的图

图

原文链接：https://note.noxussj.top/?source=sifo

什么是图？

图是网络结构的抽象模型，是一组由边连接的节点。图可以表示任何二元关系，比如道路、航班等。在 JavaScript 中没有图，但是可以通过 Object 和 Array 来构建图。

---

常用操作

• 深度优先遍历
• 广度优先遍历

---

图的表示法

• 邻接矩阵
• 邻接表
• 关联矩阵
• ...

邻接矩阵

邻接表

并非仅限于通过对象/数组表示，其他形式也可以。

    {
        "A": ["B"],
        "B": ["C", "D"],
        "C": ["E"],
        "D": ["A"],
        "E": ["D"]
    }

---

图的深度/广度优先遍历

深度优先遍历

尽可能深的搜索图的分支。

口诀：

1. 先访问根节点
2. 对根节点的没访问过的相邻节点挨个进行深度优先遍历（因为相邻节点可能也会指向当前节点）

    const graph = {
        A: ['B'],
        B: ['C', 'D'],
        C: ['E'],
        D: ['A'],
        E: ['D']
    }
    
    const visited = new Set()
    
    const dfs = (n) => {
        console.log(n)
    
        visited.add(n)
    
        graph[n].forEach((item) => {
            if (!visited.has(item)) {
                dfs(item)
            }
        })
    }
    
    dfs('A') // A B C E D

广度优先遍历

先访问离根节点最新的节点。

口诀：

1. 新建一个队列，把根节点入队
2. 把队头出队并访问
3. 把队头的没有访问过的相邻节点入队
4. 重复第 2、3 步直到队列为空

    const graph = {
        A: ['B'],
        B: ['C', 'D'],
        C: ['E'],
        D: ['A'],
        E: ['D']
    }
    
    const bfs = (head) => {
        const visited = new Set()
    
        visited.add(head)
    
        const q = [head]
    
        while (q.length) {
            const n = q.shift()
    
            console.log(n)
    
            graph[n].forEach((item) => {
                if (!visited.has(item)) {
                    q.push(item)
                    visited.add(item)
                }
            })
        }
    }
    
    bfs('A') // A B C D E

---

原文链接：https://note.noxussj.top/?source=sifo