深度优先遍历和广度优先遍历属于图算法。
这里简单介绍这两种方法并使用JS实现。
一. 定义
深度优先遍历：指从某个顶点出发，首先访问这顶点，然后找出刚访问的这个结点的第一个未被访问的邻节点，然后从这个邻结点为顶点，继续找出它的下一个顶点进行访问。重复此步骤，直到所有节点被访问完为止。
广度优先遍历：从某个顶点出发，首先访问这个顶点，然后找出刚访问的这个结点的所有未被访问的邻结点，访问完后再访问这些结点中第一个邻结点的所有结点。重复此方法，直到所有节点被访问完为止。
简单来说，深度优先是自上而下的遍历搜索，广度优先是逐层遍历
二. 区别
对于算法，无非是时间复杂度与空间复杂度之间的较量
- 深度优先不需要记住所有的节点，所以占用空间小；而广度优先需要记住所有的节点，占用空间大；
- 深度优先有回溯的操作（没有路走了需要回头），所以相对而言时间会更长些。
深度优先采用的是堆栈的形式，即先进后出
广度优先则采用队列的形式，即先进先出
三. 实现（使用JS）
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const data = [
{
name: 'a',
children: [
{ name: 'b', children: [{ name: 'e' }] },
{ name: 'c', children: [{ name: 'f' }] },
{ name: 'd', children: [{ name: 'g' }] },
]
},
{
name: 'A',
children: [
{ name: 'B', children: [{ name: 'E' }] },
{ name: 'C', children: [{ name: 'F' }] },
{ name: 'D', children: [{ name: 'G' }] },
]
}
]
function deepTraversal(data) {
const result = []
data.forEach(item => {
const map = data => {
result.push(data.name)
data.children
&& data.children
.forEach(child => map(child))
}
map(item)
})
return result.join(', ')
}
function wideTraversal(data) {
let result = []
let queue = data
while (queue.length > 0) {
[...queue].forEach(child => {
queue.shift()
result.push(child.name)
child.children
&& queue.push(...child.children)
})
}
return result.join(', ')
}
deepTraversal(data)
wideTraversal(data)
|