【JavaScript 算法】图的遍历：理解图的结构

🔥 个人主页：空白诗

图的遍历是图论中的基本操作之一，通过遍历图中的所有节点和边，可以理解图的结构并解决实际问题。常见的图遍历方法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。本文将详细介绍这两种遍历方法的原理、实现及其应用。

---

一、深度优先搜索（DFS）

深度优先搜索是一种从起始节点出发，沿着图的分支尽可能深入，然后回溯并继续探索其他分支的遍历方法。

深度优先搜索的步骤

1. 从起始节点开始，将其标记为已访问。
2. 对于当前节点的每个相邻节点：
   • 如果相邻节点未被访问，递归地执行深度优先搜索。
3. 回溯到上一个节点，继续探索其他未被访问的相邻节点。

深度优先搜索的JavaScript实现

/*** 深度优先搜索算法* @param {Object} graph - 图的邻接表表示* @param {string} start - 起始节点* @param {Set} visited - 已访问节点集合*/
function depthFirstSearch(graph, start, visited = new Set()) {console.log(start); // 访问节点visited.add(start); // 将节点标记为已访问for (const neighbor of graph[start]) {if (!visited.has(neighbor)) {depthFirstSearch(graph, neighbor, visited); // 递归访问相邻节点}}
}// 示例
const graph = {A: ['B', 'C'],B: ['D', 'E'],C: ['F'],D: [],E: ['F'],F: []
};depthFirstSearch(graph, 'A'); // 输出: A B D E F C

---

二、广度优先搜索（BFS）

广度优先搜索是一种从起始节点开始，逐层向外扩展，直到遍历完所有节点的遍历方法。

广度优先搜索的步骤

1. 从起始节点开始，将其标记为已访问，并加入队列。
2. 当队列不为空时，取出队列的头节点，访问该节点的所有相邻节点。
3. 对于每个相邻节点，如果未被访问过，将其标记为已访问并加入队列。
4. 重复步骤2和3，直到队列为空。

### 广度优先搜索的JavaScript实现

/*** 广度优先搜索算法* @param {Object} graph - 图的邻接表表示* @param {string} start - 起始节点*/
function breadthFirstSearch(graph, start) {const queue = [start]; // 初始化队列，将起始节点加入队列const visited = new Set(); // 用于记录已访问的节点visited.add(start); // 将起始节点标记为已访问while (queue.length > 0) {const node = queue.shift(); // 取出队列的头节点console.log(node); // 访问节点// 访问当前节点的所有相邻节点for (const neighbor of graph[node]) {// 如果相邻节点未被访问过，将其标记为已访问并加入队列if (!visited.has(neighbor)) {visited.add(neighbor);queue.push(neighbor);}}}
}// 示例
breadthFirstSearch(graph, 'A'); // 输出: A B C D E F

---

三、应用场景

1. 路径搜索：DFS和BFS都可以用于寻找图中的路径。
2. 连通性检查：通过DFS或BFS，可以检查图的连通性，确定图中是否存在路径连接所有节点。
3. 最短路径搜索：BFS适用于在无权图中寻找两个节点之间的最短路径。
4. 拓扑排序：在有向无环图（DAG）中，可以使用DFS进行拓扑排序。
5. 环路检测：通过DFS可以检测图中是否存在环路。

---

四、总结

图的遍历是理解图结构和解决图论问题的重要工具。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种基本的图遍历算法，它们各有特点和应用场景。通过理解和掌握这两种遍历方法，可以解决许多实际问题，如路径搜索、连通性检查、最短路径搜索、拓扑排序和环路检测等。

---