数据结构与算法之图: 图及其深度和广度优先遍历实现 (Typescript版)

  • 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,道路,航班
    • 由边连接的节点
    • 图中节点多,但是一条边只能连接两个节点
  • js中没有图,但可以用Objct和Array构建图
  • 图的表示法:临接矩阵,临接表,关联矩阵…
    • 临接矩阵表示法:用矩阵表示
      • 比如这个图上有n个节点, A,B,C,…N
      • 我们画出一个矩阵,横纵都是A->N这n个节点
      • 这个矩阵默认全部填充0,
      • 如果A能连接到B,则在这个矩阵中以A为横轴,B为纵轴相交的那个点置为1表示
      • 如果B能连接到C,则在这个矩阵中以B为横轴,C为纵轴相交的那个点置为1表示
    • 邻接表表示法
      • 更形象,更容易理解,如下, 构建一个对象,对象的key是各个节点
      • 各个节点里面都有一个数组,数组中的值就是这些节点中可以连接的节点
      {
          A:["B"],
          B:["C", "D"],
          C:["E"],
          D:["A"],
          E:["D"]
      }
      
      • 里面除了用数组表示,还可以用链表来表示
      • 只要能表达清楚节点之间的链接关系,就可以了
  • 图的常用操作
    • 深度优先遍历
    • 广度优先遍历

深度优先遍历和广度优先遍历

这里有一个图的示例,对其进行深度和广度的优先遍历

// 邻接表表示法
const graph = {
    0: [1,2],
    1: [2],
    2: [0, 3],
    3: [3]
}

1 ) 深度优先遍历

  • 尽可能深的搜索图的分支
  • 访问根节点
  • 对根节点的没访问过的相邻节点挨个进行深度优先遍历
    • 这里相邻节点和树中的children差不多,概念上相似
    • 这里,没有访问过的节点(为了不重不漏)是一个重要的限制条件,如果不是这样,会陷入死循环
// 使用上面定义的通用graph变量
const visited = new Set();
const res = [];
// 深度优先遍历函数
const dfs = (n) => {
     // console.log(n); // 访问当前节点
     res.push(n); // 访问过的节点存入结果队列中
     visited.add(n);
     graph[n].forEach(c => {
         if(!visited.has(c)) {
             dfs(c); // 对没有访问过的节点进行递归
         }
     })
}

dfs(2) // 这里指定一个起始节点2 
console.log(res.toString()); // 2,0,1,3

2 ) 广度优先遍历

  • 先访问离根节点最近的节点
  • 口诀
    • 一、新建一个队列,把根节点入队
    • 二、把队头出队并访问
    • 三、把队头的没访问过的相邻节点入队
    • 重复第二、三步,直到队列为空
// 使用上面定义的通用graph变量
const res = []; // 用于存储最终的结果
// 广度优先遍历函数
const bfs = () => {
    const visited = new Set();
    visited.add(2); // 起始节点 注意这里结合下面的漏洞,先加入起始点
    const q = [2]; // 起始节点
    while(q.length) {
        const n = q.shift(); // 队首出队
        // console.log(n); // 访问当前节点
        res.push(n);
        // visited.add(n); // 这里不能在这里添加,会有漏洞,会漏掉一些在q里,但没有在visited中的元素,它会逃过限制,重复在q中被添加
        // 将相邻节点(孩子节点) 存入队列中
        graph[n].forEach(c => {
            // 没有访问过,push
            if(!visited.has(c)) {
                q.push(c);
                visited.add(c); // 将出队元素添加进入集合 这里结合上面注释掉的漏洞,后添加
            }
        })
    }
}

bfs();
console.log(res.toString()); // 2,0,3,1

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