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JavaScript數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法之圖和圖算法

 更新時間:2015年02月11日 10:05:47   投稿:junjie  
這篇文章主要介紹了JavaScript數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法之圖和圖算法,本文講解了有向圖、無序圖、簡單圖、圖的遍歷等內(nèi)容,需要的朋友可以參考下

圖的定義

圖(Graph)是由頂點的有窮非空集合和頂點之間邊的集合組成,通常表示為:G(V,E),其中,G表示一個圖,V是圖G中頂點的集合,E是圖G中邊的集合。

有向圖

有向邊:若從頂點Vi到Vj的邊有方向,則稱這條邊為有向邊,也成為弧(Arc),用有序偶<Vi,Vj>來表示,Vi稱為弧尾,Vj稱為弧頭。

無序圖

無向邊:若頂點Vi到Vj之間的邊沒有方向,則稱這條邊為無向邊(Edge),用無序偶(Vi,Vj)來表示。

簡單圖

簡單圖:在圖結(jié)構(gòu)中,若不存在頂點到其自身的邊,且同一條邊不重復(fù)出現(xiàn),則稱這樣的圖為簡單圖。

圖類

表示頂點

創(chuàng)建圖類的第一步就是要創(chuàng)建一個Vertex類來保存頂點和邊。這個類的作用和鏈表、二叉搜索樹的Node類一樣。Vertex類有兩個數(shù)據(jù)成員:一個用于標(biāo)識頂點,另一個表明是否被訪問過的布爾值。分別被命名為label和wasVisited。

復(fù)制代碼 代碼如下:

function Vertex(label){
    this.label = label;
}

我們將所有頂點保存在數(shù)組中,在圖類里,可以通過他們在數(shù)組中的位置引用他們

表示邊

圖的實際信息都保存在“邊”上面,因為他們描述了圖的結(jié)構(gòu)。二叉樹的一個父節(jié)點只能有兩個子節(jié)點,而圖的結(jié)構(gòu)卻要靈活得多,一個頂點既可以有一條邊,也可以有多條邊和它相連。

我們將表示圖的邊的方法成為鄰接表或者鄰接表數(shù)組。它將存儲由頂點的相鄰頂點列表構(gòu)成的數(shù)組

構(gòu)建圖

定義如下一個Graph類:

復(fù)制代碼 代碼如下:

function Graph(v){
    this.vertices = v;//vertices至高點
    this.edges = 0;
    this.adj = [];
    for(var i =0;I<this.vertices;++i){
        this.adj[i] = [];
        this.adj[i].push('');
    }
    this.addEdge = addEdge;
    this.toString = toString;
}

這個類會記錄一個圖表示了多少條邊,并使用一個長度與圖的頂點數(shù)來記錄頂點的數(shù)量。
復(fù)制代碼 代碼如下:

function addEdge(){
    this.adj[v].push(w);
    this.adj[w].push(v);
    this.edges++;
}

這里我們使用for循環(huán)為數(shù)組中的每個元素添加一個子數(shù)組來存儲所有的相鄰頂點,并將所有元素初始化為空字符串。

圖的遍歷

深度優(yōu)先遍歷

深度優(yōu)先遍歷(DepthFirstSearch),也有稱為深度優(yōu)先搜索,簡稱為DFS。

比如在一個房間內(nèi)尋找一把鑰匙,無論從哪一間房間開始都可以,將房間內(nèi)的墻角、床頭柜、床上、床下、衣柜、電視柜等挨個尋找,做到不放過任何一個死角,當(dāng)所有的抽屜、儲藏柜中全部都找遍后,接著再尋找下一個房間。

深度優(yōu)先搜索:

深度優(yōu)先搜索就是訪問一個沒有訪問過的頂點,將他標(biāo)記為已訪問,再遞歸地去訪問在初始頂點的鄰接表中其他沒有訪問過的頂點

為Graph類添加一個數(shù)組:

復(fù)制代碼 代碼如下:

this.marked = [];//保存已訪問過的頂點
for(var i=0;i<this.vertices;++i){
    this.marked[i] = false;//初始化為false
}

深度優(yōu)先搜索函數(shù):

復(fù)制代碼 代碼如下:

function dfs(v){
    this.marked[v] = true;
    //if語句在這里不是必須的
    if(this.adj[v] != undefined){
        print("Visited vertex: " + v );
        for each(var w in this.adj[v]){
            if(!this.marked[w]){
                this.dfs(w);
            }
        }
    }
}

廣度優(yōu)先搜索

廣度優(yōu)先搜索(BFS)屬于一種盲目搜尋法,目的是系統(tǒng)地展開并檢查圖中的所有節(jié)點,以找尋結(jié)果。換句話說,它并不考慮結(jié)果的可能位置,徹底地搜索整張圖,直到找到結(jié)果為止。

廣度優(yōu)先搜索從第一個頂點開始,嘗試訪問盡可能靠近它的頂點,如下圖所示:

其工作原理為:

 1. 首先查找與當(dāng)前頂點相鄰的未訪問的頂點,將其添加到已訪問頂點列表及隊列中;
 2. 然后從圖中取出下一個頂點v,添加到已訪問的頂點列表
 3. 最后將所有與v相鄰的未訪問頂點添加到隊列中
下面是廣度優(yōu)先搜索函數(shù)的定義:

復(fù)制代碼 代碼如下:

function bfs(s){
    var queue = [];
    this.marked = 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){
            print("Visited vertex: " + v);
        }
        for each(var w in this.adj[v]){
            if(!this.marked[w]){
                this.edgeTo[w] = v;
                this.marked[w] = true;
                queue.push(w);
            }
        }
    }
}

最短路徑

在執(zhí)行廣度優(yōu)先搜索時,會自動查找從一個頂點到另一個相連頂點的最短路徑

確定路徑

要查找最短路徑,需要修改廣度優(yōu)先搜索算法來記錄從一個頂點到另一個頂點的路徑,我們需要一個數(shù)組來保存從一個頂點操下一個頂點的所有邊,我們將這個數(shù)組命名為edgeTo

復(fù)制代碼 代碼如下:

this.edgeTo = [];//將這行添加到Graph類中

//bfs函數(shù)
function bfs(s){
    var queue = [];
    this.marked = 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){
            print("Visited vertex: " + v);
        }
        for each(var w in this.adj[v]){
            if(!this.marked[w]){
                this.edgeTo[w] = v;
                this.marked[w] = true;
                queue.push(w);
            }
        }
    }
}

拓?fù)渑判蛩惴?/strong>

拓?fù)渑判驎τ邢驁D的所有頂點進(jìn)行排序,使有向邊從前面的頂點指向后面的頂點。
拓?fù)渑判蛩惴ㄅcBFS類似,不同的是,拓?fù)渑判蛩惴ú粫⒓摧敵鲆言L問的頂點,而是訪問當(dāng)前頂點鄰接表中的所有相鄰頂點,直到這個列表窮盡時,才會將當(dāng)前頂點壓入棧中。

拓?fù)渑判蛩惴ū徊鸱譃閮蓚€函數(shù),第一個函數(shù)是topSort(),用來設(shè)置排序進(jìn)程并調(diào)用一個輔助函數(shù)topSortHelper(),然后顯示排序好的頂點列表

拓?fù)渑判蛩惴ㄖ饕ぷ魇窃谶f歸函數(shù)topSortHelper()中完成的,這個函數(shù)會將當(dāng)前頂點標(biāo)記為已訪問,然后遞歸訪問當(dāng)前頂點鄰接表中的每個頂點,標(biāo)記這些頂點為已訪問。最后,將當(dāng)前頂點壓入棧中。

復(fù)制代碼 代碼如下:

//topSort()函數(shù)
function topSort(){
    var stack = [];
    var visited = [];
    for(var i =0;i<this.vertices;i++){
        visited[i] = false;
    }
    for(var i = 0;i<this.vertices;i++){
        if(visited[i] == false){
            this.topSortHelper(i,visited,stack);
        }
    }
    for(var i = 0;i<stack.length;i++){
        if(stack[i] !=undefined && stack[i] != false){
            print(this.vertexList[stack[i]]);
        }
    }
}

//topSortHelper()函數(shù)
function topSortHelper(v,visited,stack){
    visited[v] = true;
    for each(var w in this.adj[v]){
        if(!visited[w]){
            this.topSortHelper(visited[w],visited,stack);
        }
    }
    stack.push(v);
}

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