數據結構與JS也能夠成爲CP（十）Graph圖

Hello小夥伴們，你們好哇～～今天要給你們帶來數據結構專題的最後一個：圖啦～剛剛忽然發現題目一直有個錯字，捶胸頓足中，居然尚未寶寶提醒我，委屈巴巴。。。不扯閒話啦，咱們先來看看圖是什麼吧～圖由邊和頂點的集合組成，

名詞解釋

1）有向圖：一個圖的頂點對是有序的。

2）無序圖：圖是無序的。

3）簡單圖：沒有重複邊、重複頂點的圈。

4）強連通：兩個頂點之間有路徑。

圖的實現

下面看看圖怎麼實現吧！圖是由頂點和邊組成的，咱們首先要實現頂點，而後實現邊。

function Graph(v) { this.vertices = v; this.edges = 0; this.adj = []; for (var i = 0; i < this.vertices; ++i) { this.adj[i] = []; this.adj[i].push(""); } this.addEdge = addEdge; this.showGraph = showGraph;}function addEdge(v, w) { this.adj[v].push(w); this.adj[w].push(v); this.edges++;}function showGraph() { for (var i = 0; i < this.vertices; ++i) { putstr(i + " -> "); for (var j = 0; j < this.vertices; ++j ) { if (this.adj[i][j] != undefined) {  putstr(this.adj[i][j] + ' '); }  } print();  }}

圖的搜索

圖的搜索包括深度優先搜索和廣度優先搜索。

1）深度優先搜索算法比較簡單:訪問一個沒有訪問過的頂點，將它標記爲已訪問，再遞歸地去訪問在初始頂點的鄰接表中其餘沒有訪問過的頂點。

function dfs(v) { this.marked[v] = true; for (var w in this.adj[v]) { if (!this.marked[w]) { this.dfs(w); }  }}

2）廣度優先搜索從第一個頂點開始，嘗試訪問儘量靠近它的頂點。本質上，這種搜索在圖上是逐層移動的，首先檢查最靠近第一個頂點的層，再逐漸向下移動到離起始頂點最遠的層。

function bfs(s) { var queue = []; this.marked[s] = true; queue.push(s); // 添加到隊尾  while (queue.length > 0) { var v = queue.shift(); // 從隊首移除 if (v == undefined) { } for (var w in this.adj[v]) { if (!this.marked[w]) { this.edgeTo[w] = v; this.marked[w] = true; queue.push(w); }  }} 

圖的應用

說了這麼多，圖可以用在哪裏呢？

1）查找最短路徑

2）拓撲排序

具體的情境還等待你們本身發揮想象力哦～想到情境也能夠後臺留言與兔妞討論喲～

好啦～今天的分享就到這裏啦～喜歡兔妞的文章就請在看+關注吧！下面要開始什麼專題呢？好糾結，不知道小夥伴們有沒有建議呢？

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