一、是什麼
在電腦科學中,圖是一種抽象的資料型別,在圖中的資料元素通常稱為結點,V
是所有頂點的集合,E
是所有邊的集合
如果兩個頂點v
,w
,只能由v
向w
,而不能由w
向v
,那麼我們就把這種情況叫做一個從 v
到 w
的有向邊。v
也被稱做初始點,w
也被稱為終點。這種圖就被稱做有向圖
如果v
和w
是沒有順序的,從v
到達w
和從w
到達v
是完全相同的,這種圖就被稱為無向圖
圖的結構比較複雜,任意兩個頂點之間都可能存在聯絡,因此無法以資料元素在儲存區中的物理位置來表示元素之間的關係
常見表達圖的方式有如下:
-
鄰接矩陣
-
鄰接表
鄰接矩陣
透過使用一個二維陣列G[N][N]
進行表示N
個點到N-1
編號,透過鄰接矩陣可以立刻看出兩頂點之間是否存在一條邊,只需要檢查鄰接矩陣行i
和列j
是否是非零值,對於無向圖,鄰接矩陣是對稱的
鄰接表
儲存方式如下圖所示:
在javascript
中,可以使用Object
進行表示,如下:
const graph = { A: [2, 3, 5], B: [2], C: [0, 1, 3], D: [0, 2], E: [6], F: [0, 6], G: [4, 5] }
圖的資料結構還可能包含和每條邊相關聯的數值(edge value),例如一個標號或一個數值(即權重,weight;表示花費、容量、長度等)
二、操作
關於的圖的操作常見的有:
- 深度優先遍歷
- 廣度優先遍歷
首先構建一個圖的鄰接矩陣表示,如下面的圖:
用程式碼表示則如下:
const graph = { 0: [1, 4], 1: [2, 4], 2: [2, 3], 3: [], 4: [3], }
深度優先遍歷
也就是儘可能的往深處的搜尋圖的分支
實現思路是,首先應該確定一個根節點,然後對根節點的沒訪問過的相鄰節點進行深度優先遍歷
確定以 0 為根節點,然後進行深度遍歷,然後遍歷1,接著遍歷 2,然後3,此時完成一條分支0 - 1- 2- 3
的遍歷,換一條分支,也就是4,4後面因為3已經遍歷過了,所以就不訪問了
用程式碼表示則如下:
const visited = new Set() const dfs = (n) => { console.log(n) visited.add(n) // 訪問過新增記錄 graph[n].forEach(c => { if(!visited.has(c)){ // 判斷是否訪問呢過 dfs(c) } }) }
廣度優先遍歷
先訪問離根節點最近的節點,然後進行入隊操作,解決思路如下:
- 新建一個佇列,把根節點入隊
- 把隊頭出隊並訪問
- 把隊頭的沒訪問過的相鄰節點入隊
- 重複二、三步驟,知道佇列為空
用程式碼標識則如下:
const visited = new Set() const dfs = (n) => { visited.add(n) const q = [n] while(q.length){ const n = q.shift() console.log(n) graph[n].forEach(c => { if(!visited.has(c)){ q.push(c) visited.add(c) } }) } }
三、總結
透過上面的初步瞭解,可以看到圖就是由頂點的有窮非空集合和頂點之間的邊組成的集合,分成了無向圖與有向圖
圖的表達形式可以分成鄰接矩陣和鄰接表兩種形式,在javascript
中,則可以透過二維陣列和物件的形式進行表達
圖實際是很複雜的,後續還可以延伸出無向圖和帶權圖,對應如下圖所示:
參考文獻
- https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE_(%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84)
- https://www.kancloud.cn/imnotdown1019/java_core_full/2159607
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