邻接列表和邻接矩阵是计算机科学中表示图的两种常见方法。
邻接列表:
优点:
缺点:
邻接矩阵:
优点:
缺点:
重要提示
图遍历
找到最短路径BFS会更好
*有向图与无向图:*
有向图,也称为有向图,是每条边都有一个方向的图。边从一个顶点指向另一个顶点。
无向图是边没有方向的图。边 (x, y) 与边 (y, x) 相同。
加权与未加权图表:
加权图是为每条边分配权重或成本的图。这对于某些边具有不同重要性或长度的问题非常有用。
未加权图是所有边的权重或成本相等的图。
自循环:
稀疏图与密集图:
稀疏图是边数接近最小边数的图。换句话说,顶点之间的边很少。
稠密图是边数接近最大可能边数的图。换句话说,顶点之间有很多条边。
循环图与非循环图:
循环图是一种至少包含一个循环的图(一条边和顶点的路径,其中顶点可以从自身到达)。
非循环图是没有循环的图。一种特殊类型的无环图称为树,是一种无环的连通无向图。
// Weighted graph adjacency list would look like { 1: [ {node: 2, weight: 50}, {node: 3, weight: 60}] ... 6: [{node: 1, weight: 40}, {node:5, weight:30 }, {node:4, weight: 90}] }
class Graph { constructor() { this.adjList = {}; } addNode(value) { this.adjList[value] = [] } addEdge(node1, node2) { this.adjList[node1].push(node2); this.adjList[node2].push(node1); } removeEdge(node1, node2) { this.removeElement(node1, node2); this.removeElement(node2, node1); } removeElement(node, value) { const index = this.adjList[node].indexOf(value); this.adjList[node] = [...this.adjList[node].slice(0, index), ...this.adjList[node].slice(index+1)]; } removeNode(node) { const connectedNodes = this.adjList[node]; for (let connectedNode of connectedNodes) { this.removeElement(connectedNode, node); } delete this.adjList[node]; } depthFirstTraversal(startNode) { const stack = []; const visited = {}; stack.push(startNode); visited[startNode] = true; while(stack.length > 0) { const currentNode = stack.pop(); const connectedNodes = this.adjList[currentNode]; console.log(currentNode); connectedNodes.forEach(connectedNode => { if (!visited[connectedNode]) { visited[connectedNode] = true; stack.push(connectedNode); } }) } } breathFirstTraversal(startNode) { const queue = []; const visited = {} queue.push(startNode); visited[startNode] = true; while(queue.length > 0) { const currentElement = queue.shift(); const connectedNodes = this.adjList[currentElement]; console.log(currentElement); connectedNodes.forEach(connectedNode => { if (!visited[connectedNode]) { visited[connectedNode]=true; queue.push(connectedNode); } }); } } } const test = new Graph(); test.addNode(1); test.addNode(2); test.addNode(3); test.addNode(4); test.addNode(5); test.addNode(6); test.addEdge(1,2) test.addEdge(1,3) test.addEdge(1,6) test.addEdge(2, 3); test.addEdge(2, 5); test.addEdge(2, 4); test.addEdge(3, 4); test.addEdge(3, 5); test.addEdge(4, 5); test.addEdge(4, 6); test.addEdge(5, 6); console.log('After adding all node and Edge --> ', test.adjList) test.removeNode(4); console.log('After Removing node 4 --> ', test.adjList) console.log('----------Depth First Traversal -------------') test.depthFirstTraversal(1); console.log('----------Breath First Traversal -------------') test.breathFirstTraversal(1); /* After adding all node and Edge --> { '1': [ 2, 3, 6 ], '2': [ 1, 3, 5, 4 ], '3': [ 1, 2, 4, 5 ], '4': [ 2, 3, 5, 6 ], '5': [ 2, 3, 4, 6 ], '6': [ 1, 4, 5 ] } After Removing node 4 --> { '1': [ 2, 3, 6 ], '2': [ 1, 3, 5 ], '3': [ 1, 2, 5 ], '5': [ 2, 3, 6 ], '6': [ 1, 5 ] } ----------Depth First Traversal ------------- 1 6 5 3 2 ----------Breath First Traversal ------------- 1 2 3 6 5 */
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