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TypeScript实现遍历

前言 有一个,我们想访问它所有顶点,就称为遍历遍历有两种方法:广度优先搜索和深度优先搜索。 遍历可以用来寻找特定顶点或寻找两个顶点之间路径,检查是否连通。...本文将详解两种遍历并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。 写在前面 本文重点讲解遍历实现,对两种遍历方式概念不了解开发者请移步我另外几篇文章。...认识 | 深度优先搜索理解与简单实现 | 广度优先搜索理解与简单实现 遍历思想 遍历算法思想是必须追踪每个第一次访问节点,并且追踪有哪些节点还没有被完全探索。...广度优先搜索 接下来我们来分析下广度优先搜索如何实现实现思路 广度优先搜索算法会从指定一个顶点开始遍历,先访问其所有的临点,一层一层访问。...从一个顶点v开始进行广度优先搜索实现思路如下: 声明一个函数breadthFirstSearch,该函数接收三个参数:要进行遍历、开始顶点、回调函数 获取参数(graph)所有顶点和邻接表,将获取到顶点初始化为白色

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    遍历

    这篇文章中总结一下关于遍历算法,在此之前,我们来看一下什么是: 首先,可以分为有向和无向(这里只讨论无权),像下面这个就是无向,V1 ~ V5 是顶点,而连接两个顶点线就叫边或者专业一点说法叫做...最常用方法就是通过邻接矩阵和邻接表来实现,邻接矩阵顾名思义就是用一个二维数组来储存信息,顶点数目为二维数组下标最大值,如果两个顶点之间有边直接相连,那么对应数组值就为 1 , 否则为...好了,对有了基本认识之后,我们来看一下遍历,所谓遍历,就是根据某种算法来将图中顶点通过连接边全部访问一遍。...在遍历算法方面,我们可以有两种选择:深度优先遍历和广度优先遍历,先来看看深度优先遍历:深度优先遍历是利用了栈原理来对顶点进行访问,类似我们之前总结过深度优先搜索,我们总是通过当前顶点第一条出边...Good, 和我们模拟得到结果一样。遍历算法是基础算法, 也是在很多其他算法中经常用得到算法思想,比如图中两个顶点最短路,最小生成树算法等等。 好了。

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    遍历 --- 深度优先遍历

    在讲深度优先遍历之前,先来回顾一下这种数据结构。 1. 是什么? ,也是一种数据结构,其节点可以具有零个或者多个相邻元素,两个节点之间连接称为边,节点也称为顶点,图表示是多对多关系。 ?...F ---> G; 无向:上面的就是无向,就是节点之间连线是没有方向,A可以到B,B也可以到A; 有向:节点之间连线是有方向; 带权:边具有权值叫做带权,也叫网。...邻接表用数组和链表组合实现。数组下标表示顶点编号,数组中存值是一条链表,链表中数据就是数组该下标对应顶点连通顶点编号。...比如顶点0可以和顶点2,3,6连通,那么数组第一个位置存放就是2 ---> 3 ---> 6这条链表。 4. 无向创建(邻接矩阵): 开篇所示无向,怎么用邻接矩阵代码实现呢?...无向遍历: (1). 遍历分类: 遍历分为两种: 深度优先:depth first search,简称DFS。

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    5.3.1遍历

    遍历是指从图中某一顶点出发,按照某种搜索方法沿着图中边对图中所有顶点访问一次且仅访问一次。注意到树是一种特殊,所以树遍历实际上也可以看作是一种特殊遍历。...遍历一种最基本操作,其他许多操作都建立在遍历操作基础之上。...为了实现逐层访问,算法必须借助一个辅助队列,以记忆正在访问顶点一层顶点。...使用BFS,我们可以求解一个满足上述定义非带权最短路径问题,这是由广度优先搜索总是按距离由近到远来遍历图中每个人顶点性质决定。...//顶点w入队列 } } } } 3.广度优先生成树 在广度遍历过程中,我们可以得到一颗遍历树,称为广度遍历生成树,一给定邻接矩阵存储表示是唯一

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    7.3 遍历

    01 遍历 1、和树遍历类似,从图中某一项点出发访遍图中其余顶点,且使每一个顶点仅被访问一次,这个过程叫做遍历。 2、遍历算法是求解连通性问题,拓扑排序和求关键路径等算法基础。...3、遍历比树遍历要复杂多,因为任一顶点都可能和其余顶点相邻接。 4、图中访问了某个顶点之后,可能沿着某条路径搜索之后,又回到该顶点上。...5、深度优先搜索:遍历类似于树先根遍历,是树先根遍历推广。 6、广度优先搜索:遍历类似于树按层次遍历过程。 如果您觉得本篇文章对您有作用,请转发给更多的人,点一下好看就是对小编最大支持!

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    遍历(BFS)

    DFS深度优先遍历 广度优先遍历过程可以类比树层序遍历 广度优先遍历伪代码 BFS 邻接矩阵 //BFS-----广度优先遍历 void Graph::BFS() { queue<DataType...(); }; //有参构造函数实现 Graph::Graph(DataType v[], int n, int e) { //初始化顶点个数 vertexNum = n; //初始化边个数...//这是无向边初始化标志 arc[vi][vj] = 1;//有边标志 arc[vj][vi] = 1; } } //BFS-----广度优先遍历 void Graph::BFS(...{ DataType vertex;//顶点结构体数据 ArcNode* firstEdge;//相当于头指针,指向边表 }; const int MAX = 10; //最大顶点数 class...cin >> vi >> vj;//输入边依附两个顶点编号 ArcNode* s = new ArcNode;//将边表结构体开辟在堆区 s->dajvex = vj;//这里是有向,所以vi

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    深度遍历和广度遍历

    理论部分 深度遍历和广度遍历都不算很难像极了二叉树前序遍历和层序遍历,如下面的,可以用右边邻接矩阵进行表示,假设以顶点0开始对整幅进行遍历的话,两种遍历方式思想如下: 1....之前我们是直接就默认从0开始进行往下遍历了,但是从0开始遍历没有一条路可以走到2,为了避免这种情况,我们必须得从每一个顶点开始遍历,这样才能避免漏掉这种只出不进顶点 于是深度优先遍历得到遍历结果应为...:0 1 5 4 3 2 2.广度优先遍历(broadFirstSearch—BFS) 广度遍历我觉得理解起来更简单,就是一层一层进行遍历,比如说以0顶点开始,0往下指向1,3,4,遍历时候就先遍历...0,然后再遍历它下一层1,3,4------>然后分别遍历1,3,4下一层---->而1,3,4只有1有下一层,则遍历1下一层5,同理最后遍历2 即广度优先遍历得到遍历结果应为:0 1 3 4...5 2 和二叉树层序遍历一样,广度遍历也用到了队列,对于下图而言,先将0放入队首----->然后遍历0并将0从队列中取出,同时将0邻接点1,3,4入队,这样队首就是1----->然后将1出队,并将

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    遍历(DFS)

    DFS:深度优先遍历 遍历操作 如何选择遍历起始节点 从某个起点始可能到达不了所有的节点,怎么办?...广度优先遍历 伪代码 邻接矩阵方式 深度优先遍历递归算法 void Graph::DFS(int v) { //当前节点被访问过标志 visit[v] = 1; //访问当前节点 cout...完整实现代码 #include using namespace std; const int MAX = 10; //最大顶点个数为10 typedef char DataType...---对应顶点数组中下标位置 //DFS---深度优先遍历 void DFSTraverse(); }; //有参构造函数实现 Graph::Graph(DataType v[], int...} } 优先遍历操作 void Graph::DFSTravers() { //遍历所有顶点,确保所有顶点都以及它邻接点都被访问过,以防漏网之鱼 for (int i = 0; i < vertexNum

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    TypeScript 实战算法系列(七):实现遍历

    前言 有一个,我们想访问它所有顶点,就称为遍历遍历有两种方法:广度优先搜索和深度优先搜索。 遍历可以用来寻找特定顶点或寻找两个顶点之间路径,检查是否连通。...本文将详解两种遍历并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。 写在前面 本文重点讲解遍历实现,对两种遍历方式概念不了解开发者请移步我另外几篇文章。...认识 | 深度优先搜索理解与简单实现 | 广度优先搜索理解与简单实现 遍历思想 遍历算法思想是必须追踪每个第一次访问节点,并且追踪有哪些节点还没有被完全探索。...广度优先搜索 接下来我们来分析下广度优先搜索如何实现实现思路 广度优先搜索算法会从指定一个顶点开始遍历,先访问其所有的临点,一层一层访问。...从一个顶点v开始进行广度优先搜索实现思路如下: 声明一个函数breadthFirstSearch,该函数接收三个参数:要进行遍历、开始顶点、回调函数 获取参数(graph)所有顶点和邻接表,将获取到顶点初始化为白色

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    遍历算法应用

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 1.判断连通性 遍历算法可以用来判断连通性。...如果一个无向是联通,如果无向是联通,则从任一节点出发,仅需一次遍历就可以访问图中所有节点。...如果无向是非联通,则从某一节点出发,一次遍历仅能访问到该顶点所在联通分量所有顶点,而对于图中其他联通分量顶点,则无法通过这次遍历访问。...对于有向来说,若从初始点到图中每个顶点都有路径,则能够访问到图中所有顶点,否则不能访问到所有顶点。...2.遍历解答树 在问题求解时,对所有可能问题解构成一颗树,而最优解或者符合要求解就是该树一条路径或一个节点。这种树称为解答树。

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    遍历及应用

    遍历 两种遍历方法:DFS和BFS dfs遍历代码(教材上) //深度优先遍历算法 #include "graph.cpp" int visited[MAXV]={0}; void DFS(AdjGraph...(G); //销毁邻接表 return 1; } 遍历应用 基于深度优先遍历应用 假设采用邻接表存储,设计一个算法,判断无向g是否连通。...若连通返回true,否则返回false 只需要设计一个函数,将visited数组初始化为0,然后调用dfs函数,从任何一个顶点开始遍历,只会遍历一遍visited数组,当我们发现有值为0元素就说明该是不连通...,输出g中从顶点u到v长度为l所有简单路径 增加一个形参l,在判断语句中增加d==l即可,形参l为指定长度 //【例8.7】算法:输出G中从顶点u到v长度为l所有简单路径 #include...协议进行授权 转载请注明原文链接:遍历及应用

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    遍历(Java语言)

    有两种遍历方式:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)。 深度优先遍历 首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v每个邻接点w。...若G是连通,则一次就能搜索完所有节点;否则在G中另选一个尚未访问顶点作为新出发点继续上述遍历过程,直至G中所有顶点均已被访问为止。...} 创建一个并使用两种遍历方式遍历: Graph类: package com.graph; import java.util.*; public class Graph { ArrayList... vertexList; //存储顶点集合 int[][] edges; //存储对应邻接矩阵 int numEdges; //表示边条数 boolean...() { return numEdges; } //显示对应矩阵 public void showGraph() { for(int[] link

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    深度优先遍历和广度优先遍历

    深度优先遍历 深度优先遍历类似于树先序遍历,首先通过一个指定节点开始遍历,然后访问第一个邻接点,然后切换到这个节点判断是否是否有邻接点,如果有,判断是否被访问过,如果没有被访问过,则访问这个节点...广度优先遍历类似于数层次遍历,首先选定一个节点,然后把这个节点邻接点全部访问,然后再判断下一个节点是否存在邻接点,同时这个邻接点没有被访问,遍历这个节点所有邻接点,依次循环直到所有节点都被遍历完毕...同时广度遍历也需要一个标志数组来判断节点是否被访问,标志数组原理和深度优先遍历相同。...上图邻接表进行广度优先遍历时候,借助了队列来实现,先访问A然后访问A同时会将BC入队,访问完了A以后会访问B,此时,也会将B邻接点入队,余下节点依次访问,如果节点访问过则不访问,结果为A-B-C-D-E...这样就实现了表广度优先遍历

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