【数据结构与算法】TypeScript 实现图结构

class Grapg<T> {// 用于存储所有的顶点verteces: T[] = [];// 用于存储所有的边 采用邻接表的形式adjList: Map<T, T[]> = new Map();// 添加顶点addVertex(v: T) {this.verteces.push(v);// 初始化顶点的邻接表this.adjList.set(v, []);}// 添加边addEdge(v: T, w: T) {// 有向图 只需要添加单向的边this.adjList.get(v)?.push(w);// 无向图 需要添加反向的边this.adjList.get(w)?.push(v);}// 打印图printEdges() {// 遍历所有的顶点this.verteces.forEach((vertex) => {// 打印顶点和它的邻接表console.log(`${vertex} -> ${this.adjList.get(vertex)?.join(' ')}`);});}// 广度优先遍历BFS() {if (this.verteces.length === 0) return;const visited = new Set<T>(); // 用于存储已经访问过的顶点visited.add(this.verteces[0]); // 从第一个顶点开始遍历const queue = [this.verteces[0]]; // 用于存储待访问的顶点// 队列不为空时while (queue.length) {const v = queue.shift()!; // 取出队列的第一个顶点console.log(v); // 打印顶点const vEdges = this.adjList.get(v); // 获取该顶点的邻接表// 如果没有邻接表 则跳过if (!vEdges) continue;// 从前往后遍历for (const e of vEdges) {// 如果没有访问过 就入队列if (!visited.has(e)) {visited.add(e);queue.push(e);}}}}// 深度优先遍历DFS() {if (this.verteces.length === 0) return;const visited = new Set<T>(); // 用于存储已经访问过的顶点visited.add(this.verteces[0]); // 从第一个顶点开始遍历const stack = [this.verteces[0]]; // 用于存储待访问的顶点// 栈不为空时while (stack.length) {const v = stack.pop()!; // 取出栈顶的顶点console.log(v); // 打印顶点const vEdges = this.adjList.get(v); // 获取该顶点的邻接表if (!vEdges) return; // 如果没有邻接表 则跳过// 从后往前遍历for (let i = vEdges.length - 1; i >= 0; i--) {const e = vEdges[i]; // 获取顶点// 如果没有访问过 就入栈if (!visited.has(e)) {stack.push(e);visited.add(e);}}}}
}const graph = new Grapg<string>();
// 添加A-I的顶点
for (let i = 0; i < 9; i++) {graph.addVertex(String.fromCharCode(65 + i));
}
// 添加边
graph.addEdge('A', 'B');
graph.addEdge('A', 'C');
graph.addEdge('A', 'D');
graph.addEdge('C', 'D');
graph.addEdge('C', 'G');
graph.addEdge('D', 'G');
graph.addEdge('D', 'H');
graph.addEdge('B', 'E');
graph.addEdge('B', 'F');
graph.addEdge('E', 'I');
graph.printEdges();
console.log('BFS');
graph.BFS();
console.log('DFS');
graph.DFS();