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法學JavaScript中的廣度優先搜尋遍歷
BFS在訪問子節點之前先訪問相鄰節點，搜尋過程中使用佇列。以下是BFS的工作原理：
- 訪問相鄰的未訪問節點。將其標記為已訪問。顯示它。將其插入佇列。
- 如果找不到相鄰節點，則從佇列中移除第一個節點。
- 重複規則1和規則2，直到佇列為空。
讓我們來看一下BFS遍歷是如何工作的
步驟 | 遍歷 | 描述 |
|---|---|---|
1 |  | 初始化佇列。 |
2 |  | 我們首先訪問S（起始節點）並將其標記為已訪問。 |
3 |  | 然後我們從S檢視未訪問的相鄰節點。在這個例子中，我們有三個節點，但按字母順序我們選擇A，將其標記為已訪問並將其入隊。 |
4 |  | 接下來，來自S的未訪問相鄰節點是B。我們將其標記為已訪問並將其入隊。 |
5 |  | 接下來，來自S的未訪問相鄰節點是C。我們將其標記為已訪問並將其入隊。 |
6 |  | 現在，S沒有未訪問的相鄰節點了。因此，我們出隊並找到A。 |
7 |  | 從A我們有D作為未訪問的相鄰節點。我們將其標記為已訪問並將其入隊。 |
在這個階段，我們沒有未標記（未訪問）的節點了。但是根據演算法，我們繼續出隊以獲取所有未訪問的節點。當佇列為空時，程式結束。
讓我們看看如何在JavaScript中實現它。
示例
BFS(node) {
// Create a Queue and add our initial node in it
let q = new Queue(this.nodes.length);
let explored = new Set();
q.enqueue(node);
// Mark the first node as explored explored.
add(node);
// We'll continue till our queue gets empty
while (!q.isEmpty()) {
let t = q.dequeue();
// Log every element that comes out of the Queue
console.log(t);
// 1. In the edges object, we search for nodes this node is directly connected to.
// 2. We filter out the nodes that have already been explored.
// 3. Then we mark each unexplored node as explored and add it to the queue.
this.edges[t]
.filter(n => !explored.has(n))
.forEach(n => {
explored.add(n);
q.enqueue(n);
});
}
}您可以使用以下方法測試此函式：
示例
let g = new Graph();
g.addNode("A");
g.addNode("B");
g.addNode("C");
g.addNode("D");
g.addNode("E");
g.addNode("F");
g.addNode("G");
g.addEdge("A", "C");
g.addEdge("A", "B");
g.addEdge("A", "D");
g.addEdge("D", "E");
g.addEdge("E", "F");
g.addEdge("B", "G");
g.BFS("A");輸出
這將給出以下輸出：
A C B D G E F
更新於：2020年6月15日
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