JavaScript深度优先遍历和广度优先遍历

[js] 解释下深度优先遍历和广度优先遍历的区别及如何实现 [js] 解释下深度优先遍历和广度优先遍历的区别及如何实现 1、深度优先采用堆栈结构,先进后出,所占的空间较小,执行时间较长; 2、广度优先采用队列结构先进先出,所占空间较大,执行时间短,空间换时间; const data = [ { name: 'a', children: [ { name: 'b', children: [{ name: 'e' }] }, { name: 阅读详情

深度优先遍历DFS 
假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。

// 用递归进行深度优先遍历
function deepFirstSearch(node) {
    const nodeList = [];
    
    if (node !== null) {
        nodeList.push(node);
        const childNodes = node.children;
        Array.from(childNodes).forEach((childNode) => {
            nodeList = nodeList.concat(deepTraversal(childNode));
        })
    }

    return nodeList;
}

广度优先遍历 BFS
从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。 如果此时图中尚有顶点未被访问,则需要另选一个未曾被访问过的顶点作为新的起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。

// 用队列进行广度优先遍历
function breadthFirstSearch (node) {
    const queue = [];
    const nodeList = [];
    
    if (node !== null) {
        queue.push(node);
        while(queue.length > 0) {
            const item = queue.shift();
            nodeList.push(item);

            Array.from(item.children).forEach((child) => {
                queue.push(child);
            });
        }
    }

    return nodeList;
}

 

JavaScript实现深度优先搜索算法 深度优先搜索(Depth-First Search,DFS)是一种常用的图遍历算法,用于查找图中某个节点到其他节点的路径。算法的基本思想是从起始节点开始,递归地访问该节点的所有未被访问过的邻居节点,直到找到目标节点或者所有节点都被访问。邻接表是一个数组,数组的每个元素表示图中的一个节点,每个节点对应一个链表,链表中存储该节点的所有邻居节点。通过上述代码的实现,我们可以在JavaScript中轻松地应用深度优先搜索算法解决相应的问题。上述代码实现了一个简单的深度优先搜索算法,并给出了示例用法。 阅读详情

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‌当节点v的所有边都已访问,‌或者没有未被访问的边时,‌DFS会回溯到发现节点v的节点,‌继续搜索其他路径。则是另一种图遍历算法,‌它从图的某一节点(‌源或起始节点)‌出发,‌探索所有相邻的节点,‌然后对这些相邻节点的未被访问的邻接节点进行探索,‌直到所有可达的节点都被访问。‌BFS按层次顺序进行搜索,‌首先访问离起始节点最近的节点,‌然后逐渐向外扩展到更远的节点。‌深度优先遍历适合用于寻找图中是否存在环或者特定路径的情况,‌而广度优先遍历则更适合于寻找最短路径或者需要遍历图中所有可达节点的情况。

路在脚下,幸福在手中,莫贪!!!!! 543
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