在实现 “图” 数据结构时,会遇到 “获取两点之间是全部路径” 这个算法问题,网上的资料大多都是利用递归算法来实现(见文末的参考文章)。git
咱们知道在 JS 中用递归算法很容易会让调用栈溢出,为了能在生产环境中使用,必需要用非递归方式的去实现。github
通过一番探索,实现的思路主要来自文章 《求两点间全部路径的遍历算法》 ,只是该文中并无给出具体的实现细节,须要本身去实现;最终本文的实现结合相似《算法 - 调度场算法(Shunting Yard Algorithm)》 中所说起的双栈来完成。面试
以计算下图为例, 节点 3 到 节点 6 全部路径全部可能的路径为 8 条:算法
咱们具体讲一下如何获取这 8 条路径的过程。数组
首先准备两个栈,分别称为 主栈 和 辅栈:微信
将 v3
(节点3)放到主栈,同时将 v3
节点的邻接节点列表 [v1, v7]
放到辅栈中:数据结构
主栈和辅栈压入让栈长度增加,我我的称之为 建栈(build stack)学习
建栈后,咱们查看辅栈,其栈顶是节点列表 [v1, v7]
:ui
咱们取出节点列表的第一个元素 v1
,将其压入到主栈;同时将剩下的节点列表 [v7]
从新压回到辅栈:spa
同时查询 v1
的邻接节点列表是 [v3, v0]
,因为 v3
节点已经在主栈里,须要从这个列表中剔除(这一步很重要),将剔除后的节点列表 [v0]
压入 辅栈 中:
这一步也让主栈和辅栈长度增加了,因此也是 建栈(build stack) 过程
继续 Step 2 的建栈过程,直到咱们的主栈栈顶 v7,此时辅栈的栈顶是空列表 []
:
因为辅栈的栈顶是空列表 []
,因此无法继续建栈了 —— 这代表这条路径走到尽头了都还没找到目标节点 v6。
走到 此路不通 的境地,咱们就须要开始回退,看看来时的路上的其余岔路。
咱们将主栈栈顶的 v7 弹出,同时也将辅栈的空列表 []
弹出:
这一操做将致使 主栈 和 辅栈 长度减小,该过程我我的称之为 削栈(cutdown stack)。
重复上述的 Step 2、Step 3,采起策略:
直到主栈的顶部节点是目标节点 v6
:
进行到这里,咱们停下来观察一番,发现主栈里的内容已是一条完整的从 v3
到 v6
的路径了:
咱们输出当前栈为数组:['v3', 'v1', 'v0', 'v2', 'v5', 'v6']
,该数组就表示 v3 -> v1 -> v0 -> v2 -> v5 -> v6
这条路径。
进行至此,咱们终于获取了一条从 v3
到 v6
的路径。
应该为本身的努力鼓个掌,已经看到胜利的曙光;接下来加个简单的循环就能获取全部的路径。
重复 Step 2 - Step 4 步骤,采起策略以下:
重复以上过程,直到主栈为空为止。
随着 建栈(build stack) 和 削栈(cutdown stack) 过程的进行,主栈和辅栈不断变化着,在这个变化的过程当中咱们就能不断地获取从 v3
到 v6
的路径,最终就能够获取全部的路径。
依据上述过程的描述,很方面将文字转换成伪代码:
BEGIN 初始化主栈 初始化辅栈 首次建栈 WHILE 主栈不为空 THEN 获取辅栈栈顶,为邻接节点列表 IF 邻接节点列表不为空 THEN 获取邻接节点列表首个元素 将该元素压入主栈,剩下列表压入辅栈 建栈 ELSE 削栈 CONTINUE END IF IF 主栈栈顶元素 === 目标节点 THEN 获取一条路径,保存起来 削栈 END IF END WHILE END
以上是咱们拿无向图来作范例,实际上该算法也适合有向图。
该双栈算法的 JS 实现已经写到代码库 ss-graph 中 ,咱们直接拿它来作校验,实际运行效果以下:
可前往 https://runkit.com/boycgit/ss... 自行修改数据体验:
最近在复习 “图” 这数据结构,在过程当中逐步尝试书写代码去实现个中算法。可以体会获得知识点只有通过本身思考和总结后,才能为以后的融会贯通打下基础。
在本文的学习总结中,有两点体会印象较为深入:
图相关的算法还有不少,有不少经典算法,后续有空会将一些经典的算法实现并整理出来,互有裨益。
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