JavaScript实现图结构

一支鱼
231 阅读6分钟

一、图论

1.1.图的简介

什么是图？

  • 图结构是一种与树结构有些相似的数据结构；
  • 图论是数学的一个分支，并且，在数学中，树是图的一种；
  • 图论以图为研究对象，研究顶点和边组成的图形的数学理论和方法；
  • 主要的研究目的为：事物之间的联系，顶点代表事物，边代表两个事物间的关系；

图的特点：

  • 一组顶点：通常用 V （Vertex）表示顶点的集合；

  • 一组边：通常用 E （Edge）表示边的集合；

    • 边是顶点和顶点之间的连线；
    • 边可以是有向的，也可以是无向的。比如A----B表示无向，A ---> B 表示有向；

图的常用术语：

  • 顶点： 表示图中的一个节点；

  • 边： 表示顶点和顶点给之间的连线；

  • 相邻顶点： 由一条边连接在一起的顶点称为相邻顶点；

  • 度： 一个顶点的度是相邻顶点的数量；

  • 路径：

    • 简单路径： 简单路径要求不包含重复的顶点；
    • 回路： 第一个顶点和最后一个顶点相同的路径称为回路；

  • 无向图： 图中的所有边都是没有方向的；

  • 有向图： 图中的所有边都是有方向的；

  • 无权图： 无权图中的边没有任何权重意义；

  • 带权图： 带权图中的边有一定的权重含义；

1.2.图的表示

邻接矩阵

表示图的常用方式为：邻接矩阵。

  • 可以使用二维数组来表示邻接矩阵；
  • 邻接矩阵让每个节点和一个整数相关联，该整数作为数组的下标值；
  • 使用一个二维数组来表示顶点之间的连接；

1.png 如上图所示：

  • 二维数组中的0表示没有连线，1表示有连线；
  • 如：A[ 0 ] [ 3 ] = 1，表示 A 和 C 之间有连接；
  • 邻接矩阵的对角线上的值都为0，表示A - A ，B - B，等自回路都没有连接（自己与自己之间没有连接）；
  • 若为无向图，则邻接矩阵应为对角线上元素全为0的对称矩阵；

邻接矩阵的问题：

  • 如果图是一个稀疏图，那么邻接矩阵中将存在大量的 0，造成存储空间的浪费；
邻接表

另外一种表示图的常用方式为：邻接表。

  • 邻接表由图中每个顶点以及和顶点相邻的顶点列表组成；
  • 这个列表可用多种方式存储，比如：数组/链表/字典（哈希表） 等都可以；

2.png 如上图所示：

  • 图中可清楚看到A与B、C、D相邻，假如要表示这些与A顶点相邻的顶点（边），可以通过将它们作为A的值（value）存入到对应的数组/链表/字典中。
  • 之后，通过键（key）A可以十分方便地取出对应的数据；

邻接表的问题：

  • 邻接表可以简单地得出出度，即某一顶点指向其他顶点的个数；
  • 但是，邻接表计算入度（指向某一顶点的其他顶点的个数称为该顶点的入度）十分困难。此时需要构造逆邻接表才能有效计算入度；

二、封装图结构

在实现过程中采用邻接表的方式来表示边，使用字典类来存储邻接表。

2.1.添加字典类和队列类

首先需要引入之前实现的，之后会用到的字典类和队列类：

//封装字典类
function Dictionary() {
    //字典属性
    this.items = {};

    //字典操作方法
    //一.在字典中添加键值对
    Dictionary.prototype.set = function(key, value) {
        this.items[key] = value;
    };

    //二.判断字典中是否有某个key
    Dictionary.prototype.has = function(key) {
        return this.items.hasOwnProperty(key);
    };

    //三.从字典中移除元素
    Dictionary.prototype.remove = function(key) {
        //1.判断字典中是否有这个key
        if (!this.has(key)) return false;

        //2.从字典中删除key
        delete this.items[key];
        return true;
    };

    //四.根据key获取value
    Dictionary.prototype.get = function(key) {
        return this.has(key) ? this.items[key] : undefined;
    };

    //五.获取所有keys
    Dictionary.prototype.keys = function() {
        return Object.keys(this.items);
    };

    //六.size方法
    Dictionary.prototype.keys = function() {
        return this.keys().length;
    };

    //七.clear方法
    Dictionary.prototype.clear = function() {
        this.items = {};
    };
}

// 基于数组封装队列类
function Queue() {
    // 属性
    this.items = [];
    // 方法
    // 1.将元素加入到队列中
    Queue.prototype.enqueue = (element) => {
        this.items.push(element);
    };

    // 2.从队列中删除前端元素
    Queue.prototype.dequeue = () => {
        return this.items.shift();
    };

    // 3.查看前端的元素
    Queue.prototype.front = () => {
        return this.items[0];
    };

    // 4.查看队列是否为空
    Queue.prototype.isEmpty = () => {
        return this.items.length == 0;
    };

    // 5.查看队列中元素的个数
    Queue.prototype.size = () => {
        return this.items.length;
    };

    // 6.toString方法
    Queue.prototype.toString = () => {
        let resultString = "";
        for (let i of this.items) {
            resultString += i + " ";
        }
        return resultString;
    };
}

2.2.创建图类

先创建图类Graph，并添加基本属性，再实现图类的常用方法：

//封装图类
function Graph() {
    //属性：顶点(数组)/边(字典)
    this.vertexes = [] //顶点
    this.edges = new Dictionary() //边
}

2.3.添加顶点与边

如图所示：

3.png 创建一个数组对象vertexes存储图的顶点；创建一个字典对象edges存储图的边，其中key为顶点，value为存储key顶点相邻顶点的数组。

代码实现：

//添加方法
//一.添加顶点
Graph.prototype.addVertex = function(v) {
    this.vertexes.push(v);
    this.edges.set(v, []); //将边添加到字典中，新增的顶点作为键，对应的值为一个存储边的空数组
};
//二.添加边
Graph.prototype.addEdge = function(v1, v2) {
    //传入两个顶点为它们添加边
    this.edges.get(v1).push(v2); //取出字典对象edges中存储边的数组，并添加关联顶点
    this.edges.get(v2).push(v1); //表示的是无向表，故要添加互相指向的两条边
};

2.4.转换为字符串输出

为图类Graph添加toString方法，实现以邻接表的形式输出图中各顶点。

代码实现：

//三.实现toString方法:转换为邻接表形式
Graph.prototype.toString = function() {
    //1.定义字符串，保存最终结果
    let resultString = "";

    //2.遍历所有的顶点以及顶点对应的边
    for (let i = 0; i < this.vertexes.length; i++) {
        //遍历所有顶点
        resultString += this.vertexes[i] + "-->";
        let vEdges = this.edges.get(this.vertexes[i]);
        for (let j = 0; j < vEdges.length; j++) {
            //遍历字典中每个顶点对应的数组
            resultString += vEdges[j] + "  ";
        }
        resultString += "\n";
    }
    return resultString;
};

测试代码：

//测试代码
//1.创建图结构
let graph = new Graph();

//2.添加顶点
let myVertexes = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I"];
for (let i = 0; i < myVertexes.length; i++) {
    graph.addVertex(myVertexes[i]);
}

//3.添加边
graph.addEdge("A", "B");
graph.addEdge("A", "C");
graph.addEdge("A", "D");
graph.addEdge("C", "D");
graph.addEdge("C", "G");
graph.addEdge("D", "G");
graph.addEdge("D", "H");
graph.addEdge("B", "E");
graph.addEdge("B", "F");
graph.addEdge("E", "I");

//4.输出结果
console.log(graph.toString());

测试结果：

4.png

2.5.图的遍历

图的遍历思想：

  • 图的遍历思想与树的遍历思想一样，意味着需要将图中所有的顶点都访问一遍，并且不能有重复的访问（上面的toString方法会重复访问）；

遍历图的两种算法：

  • 广度优先搜索（Breadth - First Search，简称BFS）;
  • 深度优先搜索（Depth - First Search，简称DFS）;
  • 两种遍历算法都需要指定第一个被访问的顶点；

为了记录顶点是否被访问过，使用三种颜色来表示它们的状态

  • 白色：表示该顶点还没有被访问过；
  • 灰色：表示该顶点被访问过，但其相邻顶点并未完全被访问过；
  • 黑色：表示该顶点被访问过，且其所有相邻顶点都被访问过；

首先封装initializeColor方法将图中的所有顶点初始化为白色，代码实现如下：

//四.初始化状态颜色
Graph.prototype.initializeColor = function() {
    let colors = [];
    for (let i = 0; i < this.vertexes.length; i++) {
        colors[this.vertexes[i]] = "white";
    }
    return colors;
};
广度优先搜索

广度优先搜索算法的思路：

  • 广度优先搜索算法会从指定的第一个顶点开始遍历图，先访问其所有的相邻顶点，就像一次访问图的一层；
  • 也可以说是先宽后深地遍历图中的各个顶点；

5.png 实现思路：

基于队列可以简单地实现广度优先搜索算法：

  • 首先创建一个队列Q（尾部进，首部出）；

  • 调用封装的initializeColor方法将所有顶点初始化为白色；

  • 指定第一个顶点A，将A标注为灰色（被访问过的节点），并将A放入队列Q中；

  • 循环遍历队列中的元素，只要队列Q非空，就执行以下操作：

    • 先将灰色的A从Q的首部取出；
    • 取出A后，将A的所有未被访问过（白色）的相邻顶点依次从队列Q的尾部加入队列，并变为灰色。以此保证，灰色的相邻顶点不重复加入队列；
    • A的全部相邻节点加入Q后，A变为黑色，在下一次循环中被移除Q外；

代码实现：

//五.实现广度搜索(BFS)
//传入指定的第一个顶点和处理结果的函数
Graph.prototype.bfs = function(initV, handler) {
    //1.初始化颜色
    let colors = this.initializeColor();

    //2.创建队列
    let que = new Queue();

    //3.将顶点加入到队列中
    que.enqueue(initV);

    //4.循环从队列中取出元素，队列为空才停止
    while (!que.isEmpty()) {
        //4.1.从队列首部取出一个顶点
        let v = que.dequeue();

        //4.2.从字典对象edges中获取和该顶点相邻的其他顶点组成的数组
        let vNeighbours = this.edges.get(v);

        //4.3.将v的颜色变为灰色
        colors[v] = "gray";

        //4.4.遍历v所有相邻的顶点vNeighbours,并且加入队列中
        for (let i = 0; i < vNeighbours.length; i++) {
            const a = vNeighbours[i];
            //判断相邻顶点是否被探测过，被探测过则不加入队列中；并且加入队列后变为灰色，表示被探测过
            if (colors[a] == "white") {
                colors[a] = "gray";
                que.enqueue(a);
            }
        }

        //4.5.处理顶点v
        handler(v);

        //4.6.顶点v所有白色的相邻顶点都加入队列后，将顶点v设置为黑色。此时黑色顶点v位于队列最前面，进入下一次while循环时会被取出
        colors[v] = "black";
    }
};

过程详解：

下为指定的第一个顶点为A时的遍历过程：

  • 如 a 图所示，将在字典edges中取出的与A相邻的且未被访问过的白色顶点B、C、D放入队列que中并变为灰色，随后将A变为黑色并移出队列；
  • 接着，如图 b 所示，将在字典edges中取出的与B相邻的且未被访问过的白色顶点E、F放入队列que中并变为灰色，随后将B变为黑色并移出队列；

6.png

  • 如 c 图所示，将在字典edges中取出的与C相邻的且未被访问过的白色顶点G（A，D也相邻不过已变为灰色，所以不加入队列）放入队列que中并变为灰色，随后将C变为黑色并移出队列；
  • 接着，如图 d 所示，将在字典edges中取出的与D相邻的且未被访问过的白色顶点H放入队列que中并变为灰色，随后将D变为黑色并移出队列。

7.png 如此循环直到队列中元素为0，即所有顶点都变黑并移出队列后才停止，此时图中顶点已被全部遍历。

测试代码：

//测试代码
//1.创建图结构
let graph = new Graph();

//2.添加顶点
let myVertexes = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I"];
for (let i = 0; i < myVertexes.length; i++) {
    graph.addVertex(myVertexes[i]);
}

//3.添加边
graph.addEdge("A", "B");
graph.addEdge("A", "C");
graph.addEdge("A", "D");
graph.addEdge("C", "D");
graph.addEdge("C", "G");
graph.addEdge("D", "G");
graph.addEdge("D", "H");
graph.addEdge("B", "E");
graph.addEdge("B", "F");
graph.addEdge("E", "I");

//4.测试bfs遍历方法
let result = "";
graph.bfs(graph.vertexes[0], function(v) {
    result += v + "-";
});
console.log(result);

测试结果：

8.png 可见，安装了广度优先搜索的顺序不重复地遍历了所有顶点。

深度优先搜索

广度优先算法的思路：

  • 深度优先搜索算法将会从指定的第一个顶点开始遍历图，沿着一条路径遍历直到该路径的最后一个顶点都被访问过为止；
  • 接着沿原来路径回退并探索下一条路径，即先深后宽地遍历图中的各个顶点；

9.png 实现思路：

  • 可以使用栈结构来实现深度优先搜索算法；
  • 深度优先搜索算法的遍历顺序与二叉搜索树中的先序遍历较为相似，同样可以使用递归来实现（递归的本质就是函数栈的调用）。

基于递归实现深度优先搜索算法：定义dfs方法用于调用递归方法dfsVisit，定义dfsVisit方法用于递归访问图中的各个顶点。

在dfs方法中：

  • 首先，调用initializeColor方法将所有顶点初始化为白色；
  • 然后，调用dfsVisit方法遍历图的顶点；

在dfsVisit方法中：

  • 首先，将传入的指定节点v标注为灰色；
  • 接着，处理顶点V；
  • 然后，访问V的相邻顶点；
  • 最后，将顶点v标注为黑色；

代码实现：

//六.实现深度搜索(DFS)
Graph.prototype.dfs = function(initV, handler) {
    //1.初始化顶点颜色
    let colors = this.initializeColor();

    //2.从某个顶点开始依次递归访问
    this.dfsVisit(initV, colors, handler);
};

//为了方便递归调用，封装访问顶点的函数，传入三个参数分别表示：指定的第一个顶点、颜色、处理函数
Graph.prototype.dfsVisit = function(v, colors, handler) {
    //1.将颜色设置为灰色
    colors[v] = "gray";

    //2.处理v顶点
    handler(v);

    //3.访问V的相邻顶点
    let vNeighbours = this.edges.get(v);
    for (let i = 0; i < vNeighbours.length; i++) {
        let a = vNeighbours[i];
        //判断相邻顶点是否为白色，若为白色，递归调用函数继续访问
        if (colors[a] == "white") {
            this.dfsVisit(a, colors, handler);
        }
    }

    //4.将v设置为黑色
    colors[v] = "black";
};

过程详解：

这里主要解释一下代码中的第3步操作：访问指定顶点的相邻顶点。

  • 以指定顶点A为例，先从储存顶点及其对应相邻顶点的字典对象edges中取出由顶点A的相邻顶点组成的数组：

10.png

  • 第一步：A顶点变为灰色，随后进入第一个for循环，遍历A白色的相邻顶点：B、C、D；在该for循环的第1次循环中（执行B），B顶点满足：colors == "white"，触发递归，重新调用该方法；
  • 第二步：B顶点变为灰色，随后进入第二个for循环，遍历B白色的相邻顶点：E、F；在该for循环的第1次循环中（执行E），E顶点满足：colors == "white"，触发递归，重新调用该方法；
  • 第三步：E顶点变为灰色，随后进入第三个for循环，遍历E白色的相邻顶点：I；在该for循环的第1次循环中（执行I），I顶点满足：colors == "white"，触发递归，重新调用该方法；
  • 第四步：I顶点变为灰色，随后进入第四个for循环，由于顶点I的相邻顶点E不满足：colors == "white"，停止递归调用。过程如下图所示：

11.png

  • 第五步：递归结束后一路向上返回，首先回到第三个for循环中继续执行其中的第2、3...次循环，每次循环的执行过程与上面的同理，直到递归再次结束后，再返回到第二个for循环中继续执行其中的第2、3...次循环....以此类推直到将图的所有顶点访问完为止。

下图为遍历图中各顶点的完整过程：

  • 发现表示访问了该顶点，状态变为灰色；
  • 探索表示既访问了该顶点，也访问了该顶点的全部相邻顶点，状态变为黑色；
  • 由于在顶点变为灰色后就调用了处理函数handler，所以handler方法的输出顺序为发现顶点的顺序即：A、B、E、I、F、C、D、G、H 。

12.png 测试代码：

//测试代码
//1.创建图结构
let graph = new Graph();

//2.添加顶点
let myVertexes = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I"];
for (let i = 0; i < myVertexes.length; i++) {
    graph.addVertex(myVertexes[i]);
}

//3.添加边
graph.addEdge("A", "B");
graph.addEdge("A", "C");
graph.addEdge("A", "D");
graph.addEdge("C", "D");
graph.addEdge("C", "G");
graph.addEdge("D", "G");
graph.addEdge("D", "H");
graph.addEdge("B", "E");
graph.addEdge("B", "F");
graph.addEdge("E", "I");

//4.测试dfs遍历顶点
let result = "";
graph.dfs(graph.vertexes[0], function(v) {
    result += v + "-";
});
console.log(result);

测试结果：

13.png

2.6.完整实现

//封装图结构
function Graph() {
    //属性：顶点(数组)/边(字典)
    this.vertexes = []; //顶点
    this.edges = new Dictionary(); //边

    //方法
    //添加方法
    //一.添加顶点
    Graph.prototype.addVertex = function(v) {
        this.vertexes.push(v);
        this.edges.set(v, []); //将边添加到字典中，新增的顶点作为键，对应的值为一个存储边的空数组
    };
    //二.添加边
    Graph.prototype.addEdge = function(v1, v2) {
        //传入两个顶点为它们添加边
        this.edges.get(v1).push(v2); //取出字典对象edges中存储边的数组，并添加关联顶点
        this.edges.get(v2).push(v1); //表示的是无向表，故要添加互相指向的两条边
    };

    //三.实现toString方法:转换为邻接表形式
    Graph.prototype.toString = function() {
        //1.定义字符串，保存最终结果
        let resultString = "";

        //2.遍历所有的顶点以及顶点对应的边
        for (let i = 0; i < this.vertexes.length; i++) {
            //遍历所有顶点
            resultString += this.vertexes[i] + "-->";
            let vEdges = this.edges.get(this.vertexes[i]);
            for (let j = 0; j < vEdges.length; j++) {
                //遍历字典中每个顶点对应的数组
                resultString += vEdges[j] + "  ";
            }
            resultString += "\n";
        }
        return resultString;
    };

    //四.初始化状态颜色
    Graph.prototype.initializeColor = function() {
        let colors = [];
        for (let i = 0; i < this.vertexes.length; i++) {
            colors[this.vertexes[i]] = "white";
        }
        return colors;
    };

    //五.实现广度搜索(BFS)
    //传入指定的第一个顶点和处理结果的函数
    Graph.prototype.bfs = function(initV, handler) {
        //1.初始化颜色
        let colors = this.initializeColor();

        //2.创建队列
        let que = new Queue();

        //3.将顶点加入到队列中
        que.enqueue(initV);

        //4.循环从队列中取出元素
        while (!que.isEmpty()) {
            //4.1.从队列中取出一个顶点
            let v = que.dequeue();

            //4.2.获取和顶点相相邻的其他顶点
            let vNeighbours = this.edges.get(v);

            //4.3.将v的颜色变为灰色
            colors[v] = "gray";

            //4.4.遍历v所有相邻的顶点vNeighbours,并且加入队列中
            for (let i = 0; i < vNeighbours.length; i++) {
                const a = vNeighbours[i];
                //判断相邻顶点是否被探测过，被探测过则不加入队列中；并且加入队列后变为灰色，表示被探测过
                if (colors[a] == "white") {
                    colors[a] = "gray";
                    que.enqueue(a);
                }
            }

            //4.5.处理顶点v
            handler(v);

            //4.6.顶点v所有白色的相邻顶点都加入队列后，将顶点v设置为黑色。此时黑色顶点v位于队列最前面，进入下一次while循环时会被取出
            colors[v] = "black";
        }
    };

    //六.实现深度搜索(DFS)
    Graph.prototype.dfs = function(initV, handler) {
        //1.初始化顶点颜色
        let colors = this.initializeColor();

        //2.从某个顶点开始依次递归访问
        this.dfsVisit(initV, colors, handler);
    };

    //为了方便递归调用，封装访问顶点的函数，传入三个参数分别表示：指定的第一个顶点、颜色、处理函数
    Graph.prototype.dfsVisit = function(v, colors, handler) {
        //1.将颜色设置为灰色
        colors[v] = "gray";

        //2.处理v顶点
        handler(v);

        //3.访问v相连的其他顶点
        let vNeighbours = this.edges.get(v);
        for (let i = 0; i < vNeighbours.length; i++) {
            let a = vNeighbours[i];
            //判断相邻顶点是否为白色，若为白色，递归调用函数继续访问
            if (colors[a] == "white") {
                this.dfsVisit(a, colors, handler);
            }
        }

        //4.将v设置为黑色
        colors[v] = "black";
    };
}
avatar
文章
阅读
粉丝