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id: 587d825c367417b2b2512c90
title: 广度优先搜索
challengeType: 1
videoUrl: ''
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# --description--
到目前为止,我们已经学会了创建图表表示的不同方法。现在怎么办?一个自然的问题是图中任何两个节点之间的距离是多少?输入图遍历算法 。 遍历算法是遍历或访问图中节点的算法。一种遍历算法是广度优先搜索算法。该算法从一个节点开始,首先访问一个边缘的所有邻居,然后继续访问它们的每个邻居。在视觉上,这就是算法正在做的事情。 ![广度优先搜索算法遍历](https://camo.githubusercontent.com/2f57e6239884a1a03402912f13c49555dec76d06/68747470733a2f2f75706c6f61642e77696b696d656469612e6f72672f77696b6970656469612f636f6d6d6f6e732f342f34362f416e696d617465645f4246532e676966)要实现此算法,您需要输入图形结构和要启动的节点。首先,您需要了解距起始节点的距离。这个你想要开始你所有的距离最初一些大的数字,如`Infinity` 。这为从起始节点无法访问节点的情况提供了参考。接下来,您将要从开始节点转到其邻居。这些邻居是一个边缘,此时你应该添加一个距离单位到你要跟踪的距离。最后,有助于实现广度优先搜索算法的重要数据结构是队列。这是一个数组,您可以在其中添加元素到一端并从另一端删除元素。这也称为FIFO或先进先出数据结构。
# --instructions--
编写一个函数`bfs()` ,它将邻接矩阵图(二维数组)和节点标签根作为参数。节点标签只是`0`到`n - 1`之间节点的整数值,其中`n`是图中节点的总数。您的函数将输出JavaScript对象键值对与节点及其与根的距离。如果无法到达节点,则其距离应为`Infinity` 。
# --hints--
输入图`[[0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]` ,起始节点为`1`应该返回`{0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: 2}`
```js
assert(
(function () {
var graph = [
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 0]
];
var results = bfs(graph, 1);
return isEquivalent(results, { 0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: 2 });
})()
);
```
输入图`[[0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]` ,起始节点为`1`应该返回`{0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: Infinity}`
```js
assert(
(function () {
var graph = [
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]
];
var results = bfs(graph, 1);
return isEquivalent(results, { 0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: Infinity });
})()
);
```
输入图`[[0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]` ,起始节点为`0`应该返回`{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3}`
```js
assert(
(function () {
var graph = [
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 0]
];
var results = bfs(graph, 0);
return isEquivalent(results, { 0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3 });
})()
);
```
起始节点为`0`的输入图`[[0, 1], [1, 0]]`应返回`{0: 0, 1: 1}`
```js
assert(
(function () {
var graph = [
[0, 1],
[1, 0]
];
var results = bfs(graph, 0);
return isEquivalent(results, { 0: 0, 1: 1 });
})()
);
```
# --solutions--