數據結構之“圖”

• 圖是什么
• 圖的常用操作
• 圖的深度/廣度優先遍歷
• • 什么是深度/廣度優先遍歷
  • 深度優先遍歷算法口訣
  • 廣度優先遍歷算法口訣
• LeetCode：65.有效數字
• LeetCode：417.太平洋大西洋水流問題
• LeetCode：133.克隆圖
• 思考題

圖是什么

• 圖是網絡結構的抽象模型，是一組由邊連接的節點
• 圖可以表示任何二元關系，比如道路、航班…

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• JS中沒有圖，但是可以用Object和Array構建圖
• 圖的表示法：鄰接矩陣、鄰接表、關聯矩陣…
  
  

圖的常用操作

深度優先遍歷
廣度優先遍歷

圖的深度/廣度優先遍歷

const graph = {0: [1, 2],1: [2],2: [0, 3],3: [3] };module.exports = graph;

什么是深度/廣度優先遍歷

深度優先遍歷：盡可能深的搜索圖的分支
廣度優先遍歷：先訪問離根節點最近的節點

深度優先遍歷算法口訣

沒訪問過的防止陷入死循環

const graph = require('./graph');const visited = new Set(); const dfs = (n) => {console.log(n);visited.add(n);graph[n].forEach(c => {if(!visited.has(c)){dfs(c);}}); };dfs(2);

廣度優先遍歷算法口訣

新建一個隊列，把根節點入隊
把隊頭出隊并訪問
把隊頭的沒訪問過的相鄰節點入隊
重復第二、三步，直到隊列為空

const graph = require('./graph');const visited = new Set(); visited.add(2); const q = [2]; while (q.length) {const n = q.shift();console.log(n);graph[n].forEach(c => {if (!visited.has(c)) {q.push(c);visited.add(c);}}); }

LeetCode：65.有效數字

時間復雜度O（n），n為字符串長度，空間復雜度為O（1）

LeetCode：417.太平洋大西洋水流問題

時間復雜度O（m * n），空間復雜度 O（m * n）

LeetCode：133.克隆圖

法一：深度優先遍歷

時間復雜度O（n），n為圖的節點數，空間復雜度O（n）
法二：廣度優先遍歷

時間復雜度O（n），空間復雜度O（n）

思考題

1、請用圖畫出你的朋友圈，無需Coding
2、請用圖畫出你的偶像的人物關系，無需Coding

總結

以上是生活随笔為你收集整理的（九）数据结构之“图”的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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