JS实现图的深度优先搜索和广度优先搜索

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前面我们讲了二叉树的搜索，二叉树的搜索可以有很多扩展，可以扩展成树的搜索，图的搜索，图的搜索可以扩展成爬虫的逻辑。今天我们就了解一下图的搜索。

搜索分为两种，一种是深度优先搜索，一种是广度优先搜索。
深度优先搜索是沿着节点的一条边，一路走到黑，然后返回到出发节点，再继续下一条边，如果找到目标节点，则返回，如果找不到，就会遍历完全部节点。
而广度优先搜索则是一层一层去寻找。如上图，用广度优先搜索是先从A开始，如果没找到就继续从第二层CB找，如果找到目标节点，则返回，如果找不到，就会一层一层遍历全部节点。
深度优先搜索更适合探索未知，因为它是先往远的地方走，能走多远走多远。
广度优先搜索更适合探索局域，例如我知道这里附近有要找的东西，那么我就从这附近一层一层的找。
树的搜索和图的搜索对比，树有一个好处，就是树不会形成环。图会形成环，所以图的搜索比较复杂，我们如果用之前的方法的话可能会出现死循环，所以我们要让它搜索的时候，找过的点不再找了。下面我们就用代码实现一下图的深度优先搜索和广度优先搜索。

代码实现图的深度优先搜索

function Node(value) {
    this.value = value;
    this.neighbor = [];
}

var a = new Node("a");
var b = new Node("b");
var c = new Node("c");
var d = new Node("d");
var e = new Node("e");

a.neighbor.push(b);
a.neighbor.push(c);
b.neighbor.push(a);
b.neighbor.push(c);
b.neighbor.push(d);
c.neighbor.push(a);
c.neighbor.push(b);
c.neighbor.push(d);
d.neighbor.push(b);
d.neighbor.push(c);
d.neighbor.push(e);
e.neighbor.push(d);

function deepSearch(node, target, path) {
    if (node == null) return false;
    if (path.indexOf(node) > -1) return false;//已经找过了就返回false
    if (node.value == target) return true;
    path.push(node);
    var result = false;
    for (var i = 0 ; i < node.neighbor.length ; i ++) {
        result |= deepSearch(node.neighbor[i], target, path);
    }
    return result ? true : false;
}

console.log(deepSearch(b, "e", []));

代码实现图的广度优先搜索

function Node(value) {
    this.value = value;
    this.neighbor = [];
}

var a = new Node("a");
var b = new Node("b");
var c = new Node("c");
var d = new Node("d");
var e = new Node("e");

a.neighbor.push(b);
a.neighbor.push(c);
b.neighbor.push(a);
b.neighbor.push(c);
b.neighbor.push(d);
c.neighbor.push(a);
c.neighbor.push(b);
c.neighbor.push(d);
d.neighbor.push(b);
d.neighbor.push(c);
d.neighbor.push(e);
e.neighbor.push(d);

function bfs(nodes, target, path) {
    if (nodes == null || nodes.length == 0) return false;
    var nextNodes = [];
    for (var i = 0 ; i < nodes.length ; i ++) {
        if (path.indexOf(nodes[i]) > -1) continue;//如果已经找过了就跳过这个数
        path.push(nodes[i]);
        if (nodes[i].value == target) return true;
        else nextNodes = nextNodes.concat(nodes[i].neighbor);
    }
    return bfs(nextNodes, target, path);
}

console.log(bfs([c], "b", []));