그래프의 정의
그래프는 비어 있지 않은 유한 정점 집합과 정점 사이의 간선 집합으로 구성됩니다. 일반적으로 G(V,E)로 표현됩니다. 여기서 G는 그래프를 나타내고 V는 그래프 G의 정점입니다. 집합, E는 그래프 G의 간선 집합입니다.
유향 그래프
방향성 가장자리: 꼭지점 Vi에서 Vj까지의 가장자리에 방향이 있으면 이 가장자리를 방향성 가장자리라고 하며 호(Arc)라고도 하며 순서쌍
순서가 지정되지 않은 그래프
무방향 에지: 정점 Vi와 Vj 사이의 에지에 방향이 없는 경우, 이 에지를 무방향 에지(Edge)라고 하며 순서가 없는 쌍(Vi, Vj)으로 표현됩니다.
간단한 그림
간단한 그래프: 그래프 구조에서 꼭지점과 정점 사이에 간선이 없고 동일한 간선이 반복적으로 나타나지 않는 경우 이러한 그래프를 단순 그래프라고 합니다.
그래픽
은 정점
을 나타냅니다.그래프 클래스 생성의 첫 번째 단계는 정점과 모서리를 저장하는 Vertex 클래스를 생성하는 것입니다. 이 클래스의 기능은 연결리스트, 이진검색트리의 Node 클래스와 동일하다. Vertex 클래스에는 두 개의 데이터 멤버가 있습니다. 하나는 정점을 식별하고 다른 하나는 방문했는지 여부를 나타내는 부울 값입니다. 각각 label 및 wasVisited라는 이름이 지정됩니다.
함수 정점(레이블){
This.label = 라벨;
}
모든 정점을 배열에 저장하고 그래프 클래스에서 배열의 위치로 참조할 수 있습니다
은 가장자리를 나타냅니다
그래프의 실제 정보는 그래프의 구조를 설명하기 때문에 "가장자리"에 저장됩니다. 이진 트리의 상위 노드에는 두 개의 하위 노드만 있을 수 있지만 그래프의 구조는 훨씬 더 유연합니다. 정점에는 하나의 가장자리 또는 여러 개의 가장자리가 연결될 수 있습니다.
그래프의 모서리를 표현하는 방법을 인접 리스트(Adjacency List) 또는 인접 리스트 배열(Adjacency List Array)이라고 부릅니다. 정점의 인접한 정점 목록으로 구성된 배열을 저장합니다
구성도
다음과 같이 Graph 클래스를 정의합니다.
함수 그래프(v){
This.vertices = v;//정점 최고점
This.edges = 0;
This.adj = [];
for(var i =0;I
This.adj[i].push('');
}
This.addEdge = addEdge;
This.toString = toString;
}
그래프가 얼마나 많은 변을 나타내는지 기록하고, 그래프의 길이와 꼭지점 개수를 이용하여 꼭지점 개수를 기록하는 클래스입니다.
함수 addEdge(){
This.adj[v].push(w);
This.adj[w].push(v);
This.edges ;
}
여기에서는 for 루프를 사용하여 배열의 각 요소에 하위 배열을 추가하여 모든 인접 정점을 저장하고 모든 요소를 빈 문자열로 초기화합니다.
그래프 순회
깊이 우선 순회
DepthFirstSearch는 깊이 우선 검색이라고도 하며 DFS라고도 합니다.
예를 들어 방에서 열쇠를 찾는 경우 방의 구석, 침대 옆 탁자, 침대, 침대 밑, 옷장, TV 캐비닛 등을 하나씩 검색할 수 있습니다. , 하나도 놓치지 않도록 모든 서랍과 수납장을 검색한 후 다음 방을 찾으세요.
깊이 우선 검색:
깊이 우선 탐색은 방문하지 않은 정점을 방문하여 방문했다고 표시한 후 초기 정점의 인접 목록에 있는 방문하지 않은 다른 정점에 재귀적으로 접근하는 것입니다
Graph 클래스에 배열 추가:
this.marked = [];//방문한 정점 저장
for(var i=0;i
}
깊이 우선 검색 기능:
함수 dfs(v){
This.marked[v] = true;
//여기에서는 if 문이 필요하지 않습니다
If(this.adj[v] != 정의되지 않음){
print("방문한 정점: " v );
각(this.adj[v]의 var w){
If(!this.marked[w]){
This.dfs(w);
}
}
}
}
폭 우선 검색
BFS(Breadth-First Search)는 그래프의 모든 노드를 체계적으로 확장하고 조사하여 결과를 찾는 것을 목표로 하는 블라인드 검색 방법입니다. 즉, 결과의 가능한 위치를 고려하지 않고 결과를 찾을 때까지 전체 그래프를 철저하게 검색합니다.
폭 우선 검색은 아래와 같이 첫 번째 정점부터 시작하여 가능한 한 가까운 정점을 방문하려고 시도합니다.
작동 원리는 다음과 같습니다.
1. 먼저 현재 정점에 인접한 방문하지 않은 정점을 찾아 방문한 정점 목록 및 대기열에 추가합니다.
2. 그런 다음 그래프에서 다음 정점 v를 가져와 방문한 정점 목록에 추가합니다
3. 마지막으로 v에 인접한 모든 방문하지 않은 정점을 대기열에 추가합니다
너비 우선 탐색 기능의 정의는 다음과 같습니다.
var 대기열 = [];
This.marked = true;
Queue.push(s);//대기열 끝에 추가
동안(queue.length>0){
var v = queue.shift();//대기열 헤드에서 제거
If(v == 정의되지 않음){
print("방문한 정점: " v);
}
각(this.adj[v]의 var w){
If(!this.marked[w]){
This.edgeTo[w] = v;
This.marked[w] = true;
queue.push(w);
}
}
}
}
최단 경로
폭 우선 탐색을 수행하면 한 정점에서 연결된 다른 정점까지의 최단 경로가 자동으로 검색됩니다.
경로 결정
최단 경로를 찾으려면 한 정점에서 다른 정점으로의 경로를 기록하도록 너비 우선 검색 알고리즘을 수정해야 합니다. 우리는 이것을 한 정점에서 다음 정점으로의 모든 가장자리를 저장하는 배열이 필요합니다. 배열 edgeTo
this.edgeTo = [];//그래프 클래스에 이 줄을 추가하세요
//bfs 함수
함수 bfs(들){
var 대기열 = [];
This.marked = true;
Queue.push(s);//대기열 끝에 추가
동안(queue.length>0){
var v = queue.shift();//대기열 헤드에서 제거
If(v == 정의되지 않음){
print("방문한 정점: " v);
}
각(this.adj[v]의 var w){
If(!this.marked[w]){
This.edgeTo[w] = v;
This.marked[w] = true;
queue.push(w);
}
}
}
}
위상 정렬 알고리즘
토폴로지 정렬은 방향성 간선이 이전 정점에서 이후 정점을 가리키도록 방향성 그래프의 모든 정점을 정렬합니다.
위상 정렬 알고리즘은 BFS와 유사하지만, 위상 정렬 알고리즘은 방문한 정점을 즉시 출력하지 않고, 대신 현재 정점의 인접 목록에 있는 모든 인접 정점을 방문합니다. 목록이 스택에서 소진되었습니다.
위상 정렬 알고리즘은 두 가지 함수로 나뉩니다. 첫 번째 함수는 정렬 프로세스를 설정하고 보조 함수 topSortHelper()를 호출한 다음 정렬된 정점 목록을 표시하는 데 사용되는 topSort()입니다.
토폴로지 정렬 알고리즘의 주요 작업은 재귀 함수 topSortHelper()에서 완료됩니다. 이 함수는 현재 정점을 방문한 것으로 표시한 다음 현재 정점 인접 목록의 각 정점에 재귀적으로 액세스하여 이러한 정점을 방문한 것으로 표시합니다. 마지막으로 현재 정점이 스택으로 푸시됩니다.
//topSort() 함수
함수 topSort(){
var 스택 = [];
방문한 var = [];
for(var i =0;i
}
for(var i = 0;i
This.topSortHelper(i,visited,stack);
}
}
for(var i = 0;i
print(this.vertexList[stack[i]]);
}
}
}
//topSortHelper() 함수
함수 topSortHelper(v,visited,stack){
방문함[v] = true;
각(this.adj[v]의 var w){
If(!방문[w]){
This.topSortHelper(방문[w],방문,스택);
}
}
stack.push(v);
}

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

예, JavaScript의 엔진 코어는 C로 작성되었습니다. 1) C 언어는 효율적인 성능과 기본 제어를 제공하며, 이는 JavaScript 엔진 개발에 적합합니다. 2) V8 엔진을 예를 들어, 핵심은 C로 작성되며 C의 효율성 및 객체 지향적 특성을 결합하여 C로 작성됩니다.

JavaScript는 웹 페이지의 상호 작용과 역학을 향상시키기 때문에 현대 웹 사이트의 핵심입니다. 1) 페이지를 새로 고치지 않고 콘텐츠를 변경할 수 있습니다. 2) Domapi를 통해 웹 페이지 조작, 3) 애니메이션 및 드래그 앤 드롭과 같은 복잡한 대화식 효과를 지원합니다. 4) 성능 및 모범 사례를 최적화하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

C 및 JavaScript는 WebAssembly를 통한 상호 운용성을 달성합니다. 1) C 코드는 WebAssembly 모듈로 컴파일되어 컴퓨팅 전력을 향상시키기 위해 JavaScript 환경에 도입됩니다. 2) 게임 개발에서 C는 물리 엔진 및 그래픽 렌더링을 처리하며 JavaScript는 게임 로직 및 사용자 인터페이스를 담당합니다.

JavaScript는 웹 사이트, 모바일 응용 프로그램, 데스크탑 응용 프로그램 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 사이트 개발에서 JavaScript는 HTML 및 CSS와 함께 DOM을 운영하여 동적 효과를 달성하고 jQuery 및 React와 같은 프레임 워크를 지원합니다. 2) 반응 및 이온 성을 통해 JavaScript는 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션을 개발하는 데 사용됩니다. 3) 전자 프레임 워크를 사용하면 JavaScript가 데스크탑 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다. 4) node.js는 JavaScript가 서버 측에서 실행되도록하고 동시 요청이 높은 높은 요청을 지원합니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.


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