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🎧 序言
在我们的日常生活中,图无处不在。小到一张小小地图,大到我们我们乘坐的航班,每一个都跟图有着紧密的联系。
而对于前端来说,图的应用也是相对比较广泛的。图常用于克隆图、太平洋大西洋水流问题、有效数字的判断等等场景。
在下面的这篇文章中,将讲解关于图的一些基础知识,以及图在前端中的常见应用。
一起来学习吧~☂️
🎤 一、图是什么?
1、定义
- 图是由顶点的集合和边的集合组成的。
- 图是网络结构的抽象模型,是一组由边连接的节点。
- 图可以表示任何二元关系,比如道路、航班……。
JS
中没有图,但是可以用Object
和Array
构建图。- 图的表示法:领接矩阵、邻接表、关联矩阵……
2、举例
地铁线路中每一个站点可以看成是一个顶点,而连接着每个站点的线路可以看做是边。
🎹 二、图的表示法
图通常有两种表示法:领接矩阵和邻接表。下面一起来看这两种表示法~
1、邻接矩阵表示法
下面用一张图来展示邻接矩阵的表示法。详情见下图 👇
2、邻接表表示法
大家可以看到上面的邻接矩阵,在矩阵中存在着大量的 0,这将会占据程序中大量的内存。因此,我们引入了邻接表,来解决这个问题。详情见下图 👇
🎺 三、图的常用操作
1、图的深度优先遍历
(1)定义
- 图的深度优先遍历,即尽可能深的搜索图的分支。
(2)口诀
- 访问根节点。
- 对根节点没访问过的相邻节点挨个进行深度优先遍历。
(3)代码实现
接下来我们用 JS
来实现图的深度优先遍历,这里我们采用邻接表的形式来表示。具体代码如下:
我们先来定义一个图的结构:
js
const graph = {
0: [1, 2],
1: [2],
2: [0, 3],
3: [3],
};
接下来来对这个结构进行深度优先遍历:
js
const visited = new Set();
const dfs = (n) => {
console.log(n);
//将访问过的节点加入集合中
visited.add(n);
//对当前节点所对应的数组挨个进行遍历
graph[n].forEach((c) => {
// 对没有访问过的在此访问
if (!visited.has(c)) {
//递归进行深度遍历
dfs(c);
}
});
};
//以2为起始点进行深度优先遍历
dfs(2);
最后我们来看下打印结果:
js
/*打印结果:
2
0
1
3
*/
2、图的广度优先遍历
(1)定义
- 图的广度优先遍历,先访问离根节点最近的节点。
(2)口诀
- 新建一个队列,把根节点入队。
- 把队头出队并访问。
- 把队头每访问过的相邻节点入队。
- 重复第二、三步操作,直到队列为空。
(3)代码实现
接下来我们用 JS
来实现图的广度优先遍历,这里我们采用邻接表的形式来表示。具体代码如下:
同样地我们先来定义一个图的结构:
js
const graph = {
0: [1, 2],
1: [2],
2: [0, 3],
3: [3],
};
接下来来对这个结构进行深度优先遍历:
js
//新建一个集合,存放访问过的节点
const visited = new Set();
//初始节点放进集合中
visited.add(2);
//将初始节点放入队列q中
const q = [2];
while (q.length) {
//删除队列q的第一个元素,并将其值返回
const n = q.shift();
//打印返回后的值
console.log(n);
//将该值所对应邻接表的数组,挨个进行遍历
graph[n].forEach((c) => {
//判断数组中的元素是否已经访问过
if (!visited.has(c)) {
//如果没有访问过则加入访问队列和访问集合
q.push(c);
visited.add(c);
}
});
}
最后我们来看下打印结果:
js
/*打印结果:
2
0
3
1
*/
🎻 四、leetcode 经典题目解析
接下来我们引用几道经典的 leetcode
算法,来巩固图的知识。
温馨小提示: 题意的内容范例是对官方题目的简单概要,并不是特别全面,建议大家先点击链接查看,使用体验更为友好~
1、leetcode417 太平洋大西洋水流问题(中等)
(1)题意
附上题目链接:leetcode417 太平洋大西洋水流问题
给定一个 m x n
的非负整数矩阵来表示一片大陆上各个单元格的高度。“太平洋”处于大陆的左边界和上边界,而“大西洋”处于大陆的右边界和下边界。
规定水流只能按照上、下、左、右四个方向流动,且只能从高到低或者在同等高度上流动。
请找出那些水流既可以流动到“太平洋”,又能流动到“大西洋”的陆地单元的坐标。
提示:
输出坐标的顺序不重要
m 和 n 都小于 150
输入输出示例:
- bash
给定下面的 5x5 矩阵: 太平洋 ~ ~ ~ ~ ~ ~ 1 2 2 3 (5) * ~ 3 2 3 (4) (4) * ~ 2 4 (5) 3 1 * ~ (6) (7) 1 4 5 * ~ (5) 1 1 2 4 * * * * * * 大西洋 返回: [[0, 4], [1, 3], [1, 4], [2, 2], [3, 0], [3, 1], [4, 0]] (上图中带括号的单元).
(2)解题思路
- 把矩阵想象成图。
- 从海岸线逆流而上遍历图,所到之处就是可以留到某个大洋的坐标。
(3)解题步骤
- 新建两个矩阵,分别记录能留到两个大洋的坐标。
- 从海岸线,多管旗下,同时深度优先遍历图,过程中填充上述矩阵。
- 遍历两个矩阵,找出能流到两个大洋的坐标。
(4)代码实现
js
/**
* @param {number[][]} matrix
* @return {number[][]}
*/
let pacificAtlantic = function (matrix) {
// 如果传入的不是一个矩阵,则返回一个空数组
if (!matrix && !matrix[0]) {
return [];
}
// m表示矩阵的行数,n表示矩阵的列数
const m = matrix.length;
// matrix[0]表示矩阵的第一行
const n = matrix[0].length;
// 定义flow1记录留到太平洋的坐标,flow2记录留到大西洋的坐标
// from方法构建长度为m的数组,第二个参数填充指定数组的值填充为什么样
const flow1 = Array.from({ length: m }, () => new Array(n).fill(false));
const flow2 = Array.from({ length: m }, () => new Array(n).fill(false));
// console.log(flow1);
// console.log(flow2);
// 进行深度优先遍历
// r即row,表示行;c即column,表示列
// flow为二维数组
const dfs = (r, c, flow) => {
flow[r][c] = true;
[
[r - 1, c],
[r + 1, c],
[r, c - 1],
[r, c + 1],
].forEach(([nr, nc]) => {
if (
// 保证在矩阵中
nr >= 0 &&
nr < m &&
nc >= 0 &&
nc < n &&
// 防止死循环
!flow[nr][nc] &&
// 保证逆流而上,即保证下一个节点的值大于上一个节点的值
matrix[nr][nc] >= matrix[r][c]
) {
dfs(nr, nc, flow);
}
});
};
// 沿着海岸线逆流而上
for (let r = 0; r < m; r++) {
//第一列的流到太平洋,即flow1
dfs(r, 0, flow1);
//最后一列的留到大西洋,即flow2
dfs(r, n - 1, flow2);
}
for (let c = 0; c < n; c++) {
//第一行的流到太平洋,即flow1
dfs(0, c, flow1);
//最后一行的留到大西洋,即flow2
dfs(m - 1, c, flow2);
}
//收集能留到两个大洋里的坐标
const res = [];
for (let r = 0; r < m; r++) {
for (let c = 0; c < n; c++) {
//当flow1和flow2都为true时,则说明既能留到太平洋,也能流到大西洋
if (flow1[r][c] && flow2[r][c]) {
res.push([r, c]);
}
}
}
return res;
};
console.log(
pacificAtlantic([
[1, 2, 2, 3, 5],
[3, 2, 3, 4, 4],
[2, 4, 5, 3, 1],
[6, 7, 1, 4, 5],
[5, 1, 1, 2, 4],
])
);
/*打印结果:
[
[ 0, 4 ], [ 1, 3 ],
[ 1, 4 ], [ 2, 2 ],
[ 3, 0 ], [ 3, 1 ],
[ 4, 0 ]
]
*/
2、leetcode133 克隆图(中等)
(1)题意
附上题目链接:leetcode133 克隆图
给你无向 连通 图中一个节点的引用,请你返回该图的 深拷贝(克隆)。
图中的每个节点都包含它的值 val
(int
) 和其邻居的列表(list[Node]
)。
js
class Node {
public int val;
public List<Node> neighbors;
}
输入输出示例:
- 输入: adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
- 输出: [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
- 解释:
- 图中有
4
个节点。 - 节点
1
的值是1
,它有两个邻居:节点2
和4
。 - 节点
2
的值是2
,它有两个邻居:节点1
和3
。 - 节点
3
的值是3
,它有两个邻居:节点2
和4
。 - 节点
4
的值是4
,它有两个邻居:节点1
和3
。
- 图中有
(2)解题思路
- 拷贝所有节点。
- 拷贝所有的边。
(3)解题步骤
- 深度或广度优先遍历所有节点。
- 拷贝所有的结点,存储起来。
- 将拷贝的结点,按照原图的连接方法进行连接。
(4)代码实现
我们用两种方式来实现克隆图:深度优先遍历和广度优先遍历。具体代码如下:
深度优先遍历:
js
/**
* // Definition for a Node.
* function Node(val, neighbors) {
* this.val = val === undefined ? 0 : val;
* //邻居节点是一个数组
* this.neighbors = neighbors === undefined ? [] : neighbors;
* };
*/
/**
* @param {Node} node
* @return {Node}
*/
// 深度优先遍历
let cloneGraph1 = function (node) {
//如果当前节点为空,则直接返回
if (!node) {
return;
}
//定义一个字典,存放访问过的节点
const visited = new Map();
//深度优先遍历
const dfs = (n) => {
// 拷贝一份当前初始节点的值
const nCopy = new Node(n.val);
//将拷贝后的节点放到访问字典当中
visited.set(n, nCopy);
//对初始节点的邻居节点挨个进行遍历
(n.neighbors || []).forEach((ne) => {
//判断访问队列是否有过邻居节点
if (!visited.has(ne)) {
/* 如果访问队列没有过该邻居节点,
则将邻居节点继续进行深度遍历*/
dfs(ne);
}
// 将访问过的邻居节点的值拷贝到nCopy上
nCopy.neighbors.push(visited.get(ne));
});
};
dfs(node);
return visited.get(node);
};
广度优先遍历:
js
/**
* // Definition for a Node.
* function Node(val, neighbors) {
* this.val = val === undefined ? 0 : val;
* //邻居节点是一个数组
* this.neighbors = neighbors === undefined ? [] : neighbors;
* };
*/
/**
* @param {Node} node
* @return {Node}
*/
let cloneGraph2 = function (node) {
//如果当前节点为空,则直接返回
if (!node) {
return;
}
//定义一个字典,存放访问过的节点
const visited = new Map();
//visited存放节点以及节点的值
visited.set(node, new Node(node.val));
// 初始化一个队列
const q = [node];
// 当队列内有节点信息时
while (q.length) {
// 删除队列中的第一个元素并返回值
const n = q.shift();
//将节点的邻居挨个进行遍历
(n.neighbors || []).forEach((ne) => {
// 判断访问队列是否有过邻居节点
if (!visited.has(ne)) {
// 将节点的邻居加入到队列中
q.push(ne);
// 将节点的邻居及邻居的值放入visited中
visited.set(ne, new Node(ne.val));
}
/*如果访问队列已经有过该节点,
则将此节点放入访问队列的邻居节点
*/
visited.get(n).neighbors.push(visited.get(ne));
});
}
//返回访问队列的节点信息
return visited.get(node);
};
3、leetcode65 有效数字(困难)
(1)题意
附上题目链接:leetcode65 有效数字
有效数字(按顺序)可以分成以下几个部分:
- 一个 小数 或者 整数
- (可选)一个
'e'
或'E'
,后面跟着一个 整数
小数(按顺序)可以分成以下几个部分:
(可选)一个符号字符(
'+'
或'-'
)下述格式之一:
- 至少一位数字,后面跟着一个点
'.'
- 至少一位数字,后面跟着一个点
'.'
,后面再跟着至少一位数字 - 一个点
'.'
,后面跟着至少一位数字
- 至少一位数字,后面跟着一个点
整数(按顺序)可以分成以下几个部分:
(可选)一个符号字符(
'+'
或'-'
)至少一位数字
输入输出示例:
输入: s = "0"
输出: true
(2)解题思路-图例
(3)解题步骤
- 构建一个表示状态的图。
- 遍历字符串,并沿着图走,如果到了某个节点无路可走就返回 false。
- 遍历结束,如走到 3/5/6,就返回 true,否则返回 false。
(4)代码实现
js
let isNumber = function (s) {
const graph = {
0: { blank: 0, sign: 1, '.': 2, digit: 6 },
1: { digit: 6, '.': 2 },
2: { digit: 3 },
3: { digit: 3, e: 4 },
4: { digit: 5, sign: 7 },
5: { digit: 5 },
6: { digit: 6, '.': 3, e: 4 },
7: { digit: 5 },
};
let state = 0;
for (c of s.trim()) {
if (c >= '0' && c <= '9') {
c = 'digit';
} else if (c === ' ') {
c = 'blank';
} else if (c === '+' || c === '-') {
c = 'sign';
}
state = graph[state][c];
if (state === undefined) {
return false;
}
}
if (state === 3 || state === 5 || state === 6) {
return true;
}
return false;
};