穿梭节点之林，引领数据奔赴星辰大海：JavaScript基本数据结构图说

2023-09-24 21:03:41

踏上旅程：图的迷人世界

图是一种数据结构，它由一组节点（顶点）和连接这些节点的边（弧）组成。图广泛应用于各种领域，如社交网络、地图导航、计算机网络和运筹学等。

图的结构可以分为有向图和无向图。在有向图中，边具有方向，即从一个节点指向另一个节点。而在无向图中，边没有方向，即两个节点之间可以双向连接。

构建图：搭建数据连接的桥梁

在JavaScript中，我们可以通过创建类或对象来表示图。每个节点都可以用一个对象来表示，其中包含节点的值和连接到该节点的边的信息。而边也可以用一个对象来表示，其中包含两个端点的引用和边的权重（如果存在）。

class Node {
  constructor(value) {
    this.value = value;
    this.edges = [];
  }
}

class Edge {
  constructor(node1, node2, weight) {
    this.node1 = node1;
    this.node2 = node2;
    this.weight = weight;
  }
}

class Graph {
  constructor() {
    this.nodes = [];
    this.edges = [];
  }

  addNode(value) {
    const node = new Node(value);
    this.nodes.push(node);
    return node;
  }

  addEdge(node1, node2, weight) {
    const edge = new Edge(node1, node2, weight);
    this.edges.push(edge);
    node1.edges.push(edge);
    node2.edges.push(edge);
  }
}

遍历图：解锁数据宝藏

遍历图是访问图中所有节点和边的过程。常用的遍历算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

DFS按照深度遍历图，从一个节点出发，访问其所有邻近节点，然后访问邻近节点的邻近节点，以此类推。直到访问完所有节点。

BFS按照宽度遍历图，从一个节点出发，访问其所有邻近节点，然后访问邻近节点的邻近节点，以此类推。直到访问完所有节点。

// 深度优先搜索
function DFS(node) {
  const visited = new Set();
  const stack = [node];

  while (stack.length > 0) {
    const currentNode = stack.pop();
    if (visited.has(currentNode)) {
      continue;
    }
    visited.add(currentNode);

    for (const edge of currentNode.edges) {
      if (!visited.has(edge.node1)) {
        stack.push(edge.node1);
      }
      if (!visited.has(edge.node2)) {
        stack.push(edge.node2);
      }
    }
  }
}

// 广度优先搜索
function BFS(node) {
  const visited = new Set();
  const queue = [node];

  while (queue.length > 0) {
    const currentNode = queue.shift();
    if (visited.has(currentNode)) {
      continue;
    }
    visited.add(currentNode);

    for (const edge of currentNode.edges) {
      if (!visited.has(edge.node1)) {
        queue.push(edge.node1);
      }
      if (!visited.has(edge.node2)) {
        queue.push(edge.node2);
      }
    }
  }
}