皮具网站设计,把WordPress搬家,阳江招聘网有哪些,广告设计与制作专业描述广度优先搜索#xff08;BFS#xff09;在JavaScript编程中有许多实际应用场景#xff0c;特别是在解决图、树等数据结构相关问题时非常常见。在JavaScript中#xff0c;可以使用队列来实现广度优先搜索算法。通过将起始节点加入队列#xff0c;然后迭代地将节点的邻居节点… 广度优先搜索BFS在JavaScript编程中有许多实际应用场景特别是在解决图、树等数据结构相关问题时非常常见。在JavaScript中可以使用队列来实现广度优先搜索算法。通过将起始节点加入队列然后迭代地将节点的邻居节点加入队列直到队列为空为止。这样可以逐层地遍历图或树结构找到目标节点或满足条件的节点。在实际编程中需要注意避免重复访问节点、处理环路等问题确保算法的正确性和效率。以下是一些JavaScript中广度优先搜索的常见使用场景 图的遍历在图算法中广度优先搜索可以用来遍历图中的节点查找从一个节点到另一个节点的最短路径。树的层次遍历在处理树结构时广度优先搜索可以用来按照层次遍历树的节点通常使用队列来实现。迷宫问题在解决迷宫问题时可以使用广度优先搜索来找到从起点到终点的最短路径。社交网络分析在社交网络中可以使用广度优先搜索来查找两个人之间的最短路径或者查找某人的朋友圈。游戏中的路径查找在游戏开发中广度优先搜索可以用来查找玩家角色到达目的地的最短路径。最小生成树在图论中广度优先搜索可以用来生成最小生成树如Prim算法和Kruskal算法。 某些情况下既可以用DFS又可以用BFS怎么选择呢 如果问题需要找到最短路径或最短距离通常使用 BFS因为 BFS 会逐层遍历当找到目标时路径一定是最短的。如果问题需要找到所有解通常使用 DFS因为 DFS 会一直往深处搜索能够找到所有可能的解。如果问题的搜索空间较大可能会导致 DFS 的递归栈很深可能会导致栈溢出这时候可以考虑使用 BFS。 上题可以按照博主的列的题目顺序依次练习二叉树的简单图论的难但是做题技巧比较固定 二叉树相关 102. 二叉树的层序遍历 给你二叉树的根节点 root 返回其节点值的 层序遍历 。 即逐层地从左到右访问所有节点。 思路采用广度优先搜索BFS的思想可以按照层次遍历的顺序逐层访问节点保证了每一层的节点都被访问到。使用队列来存储待遍历的节点保证了按照节点的入队顺序依次出队实现了层次遍历的效果。通过队列的先入先出特性可以确保在每一层节点遍历时先访问左孩子再访问右孩子符合层次遍历的要求。 具体步骤如下 首先判断根节点是否存在若不存在则返回空数组。使用队列来存储待遍历的节点保证按照层次遍历的顺序访问节点。进入循环只要队列中还有节点未被遍历就继续循环。在每一轮循环中记录当前层节点的个数以便控制循环次数。在内层循环中依次将当前层节点出队并将节点值存入临时数组中。对于每个出队的节点如果存在左孩子则将左孩子入队如果存在右孩子则将右孩子入队。将当前层的节点值数组存入结果数组中。最终返回结果数组即每一层节点值的二维数组。 /*** Definition for a binary tree node.* function TreeNode(val, left, right) {* this.val (valundefined ? 0 : val)* this.left (leftundefined ? null : left)* this.right (rightundefined ? null : right)* }*/ /*** param {TreeNode} root* return {number[][]}*/ var levelOrder function(root) {//处理边界if(!root) return [];let queue [root];//用队存储未遍历节点左节点先入队let res[];//存储遍历结果while(queue.length){//只要有未遍历左右子树节点存在继续let len queue.length;//len当前层节点的个数for循环结束的边界let temp [];for(let i 0; ilen; i){const node queue.shift();//按照入队的顺序先入先出左节点先出temp.push(node.val);node.left queue.push(node.left);//如果出队的节点有左孩子左子树先入队node.right queue.push(node.right);//右子树后入队}res.push(temp);//将当前层遍历结果push到结果数组中}return res; }; 103. 二叉树的锯齿形层序遍历 给你二叉树的根节点 root 返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。即先从左往右再从右往左进行下一层遍历以此类推层与层之间交替进行。 思路在上一题的基础上加上isReverse的标识。因为每层的遍历结果还是存储在temp数组中。只要直到当前需要翻转那么就处理temp数组在插入时翻转或者插入后reverse。都行这里采用插入时翻转。push进res数组后改变isReverse的状态。true-false false-true /*** Definition for a binary tree node.* function TreeNode(val, left, right) {* this.val (valundefined ? 0 : val)* this.left (leftundefined ? null : left)* this.right (rightundefined ? null : right)* }*/ /*** param {TreeNode} root* return {number[][]}*/ var zigzagLevelOrder function (root) {//边界条件if (!root) return [];let queue [root];//队列存储每层未遍历的节点let res [];//存储结果数组let isReverse false;//当前是否需要翻转初始化false不翻转while (queue.length) {let len queue.length;//当前遍历层的节点个数let temp [];//当前层遍历结果for (let i 0; i len; i) {//对当前层所有未遍历的节点const node queue.shift();//将节点shift出去if (isReverse) {//判断是否需要翻转需要翻转的将左节点靠右插入temp.unshift(node.val);} else {temp.push(node.val);//不需要翻转靠左插入}node.left queue.push(node.left);//插入左右节点先插座节点node.right queue.push(node.right);}res.push(temp);isReverse !isReverse;//改变下一层翻转标识}return res; }; 107. 二叉树的层序遍历 II 给你二叉树的根节点 root 返回其节点值 自底向上的层序遍历 。 即按从叶子节点所在层到根节点所在的层逐层从左向右遍历 思路可以按正常层序遍历结束后reverse也可以在插入res数组时不用push用unshift从数组左边插入。这样就能保证先入数组的在最后面。 /*** Definition for a binary tree node.* function TreeNode(val, left, right) {* this.val (valundefined ? 0 : val)* this.left (leftundefined ? null : left)* this.right (rightundefined ? null : right)* }*/ /*** param {TreeNode} root* return {number[][]}*/ var levelOrderBottom function (root) {//处理边界if (!root) return [];let queue [root];let res [];while (queue.length) {let len queue.length;let temp [];for (let i 0; i len; i) {const node queue.shift();temp.push(node.val);node.left queue.push(node.left);node.right queue.push(node.right);}res.unshift(temp);//改变层插入顺序从数组的左边插入最先插入的在右边}return res; }; 112. 路径总和 给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在返回 true 否则返回 false 。叶子节点 是指没有子节点的节点。 思路这道题可以递归或者dfs实现。在本专题中就用BFS实现。从前面的题来看BFS就是通过层次遍历的思想来解决二叉树的具体问题。在解决这种路径上信息的问题有个做题技巧就是队列的元素除了存放节点还可以存放节点的路径信息。通常用一个数组表示[node,node.val,path等]根据需求扩展信息。当然也可以用对象对象还要定义key这里用解构取数据根据解构定义的合适的变量名也能见名知其意。 本题中定义节点入队的信息[node,curSumnode.val] /*** Definition for a binary tree node.* function TreeNode(val, left, right) {* this.val (valundefined ? 0 : val)* this.left (leftundefined ? null : left)* this.right (rightundefined ? null : right)* }*/ /*** param {TreeNode} root* param {number} targetSum* return {boolean}*/ var hasPathSum function (root, targetSum) {//处理边界if (!root) return false;let queue [[root, root.val]];//队列存储待遍历的节点以及访问当当前经过的节点值while (queue.length) {let len queue.length;for (let i 0; i len; i) {//遍历每层const [node, curSum] queue.shift();//通过解构得到当前层遍历的某个节点和到大该节点的路径信息if (!node.left !node.right curSum targetSum) {//如果是叶子节点并且当前sum等于targetSum返回truereturn true;}node.left queue.push([node.left, curSum node.left.val]);//依次push左右子树注意push的是一个数组第一个信息是节点第二个是节点遍历的路径和node.right queue.push([node.right, curSum node.right.val]);}}return false; }; 116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 给定一个 完美二叉树 其所有叶子节点都在同一层每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下 struct Node {int val;Node *left;Node *right;Node *next; } 填充它的每个 next 指针让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点则将 next 指针设置为 NULL。初始状态下所有 next 指针都被设置为 NULL。 思路这道题的题目真的一言难尽给的示例干嘛给输出加什么#号导致我以为要按照那个格式输出。。其实就是返回一个新的二叉树根据每层节点情况添加一个next指针。 ok就用BFS在同层节点也就是for循环的时候处理一下就好了当前节点node他的next指向他的右边兄弟节点队列的第一个元素queue[0] /*** // Definition for a Node.* function Node(val, left, right, next) {* this.val val undefined ? null : val;* this.left left undefined ? null : left;* this.right right undefined ? null : right;* this.next next undefined ? null : next;* };*//*** param {Node} root* return {Node}*/ var connect function (root) {if (!root) return null;let queue [root];while (queue.length) {const len queue.length;for (let i 0; i len; i) {const node queue.shift();if (i ! len - 1) {//非当前层最后一个节点node.next queue[0];//链接next节点从当前层未访问的第一个节点比较注意不能shift}node.left queue.push(node.left);node.right queue.push(node.right);}}return root;//返回root节点生成了新的加入了next指针的节点 }; 623. 在二叉树中增加一行 给定一个二叉树的根 root 和两个整数 val 和 depth 在给定的深度 depth 处添加一个值为 val 的节点行。注意根节点 root 位于深度 1 。 加法规则如下: 给定整数 depth对于深度为 depth - 1 的每个非空树节点 cur 创建两个值为 val 的树节点作为 cur 的左子树根和右子树根。cur 原来的左子树应该是新的左子树根的左子树。cur 原来的右子树应该是新的右子树根的右子树。如果 depth 1 意味着 depth - 1 根本没有深度那么创建一个树节点值 val 作为整个原始树的新根而原始树就是新根的左子树。 思想还是利用层次遍历找到当前层节点信息如果当前层的高度1等于depth。那么给当前层的所有节点依次加入左右子节点。这时候要保证新加入的节点不破坏原有指针的连接关系。要先创建左右新的节点然后让新的左节点的左指针指向原来节点的左孩子让新的右节点的右指针指向原来节点的右孩子。这样将原来的节点串起来之后将新的左右节点赋给该遍历的节点。这样新的节点关系确立。 /*** Definition for a binary tree node.* function TreeNode(val, left, right) {* this.val (valundefined ? 0 : val)* this.left (leftundefined ? null : left)* this.right (rightundefined ? null : right)* }*/ /*** param {TreeNode} root* param {number} val* param {number} depth* return {TreeNode}*/ var addOneRow function (root, val, depth) {//处理边界if (depth 1) {let node new TreeNode(val, root);return node;}let queue [root];//队列let level 1;//设置当前层高while (queue.length) {const len queue.length;for (let i 0; i len; i) {//遍历当前层const node queue.shift();//拿到节点if (level 1 depth) {//当前层1等于depth需要再当前层下方增加节点let left new TreeNode(val, node.left);//创建左节点左节点的左孩子等于node.leftlet right new TreeNode(val, null, node.right);//创建右节点右节点的右孩子等于node.rightnode.left left;//将的左节点复制给nodenode.right right;//将新的右节点复制给node} else {//正常层次遍历node.left queue.push(node.left);node.right queue.push(node.right);}}//for循环结束如果当前层1等于depth返回新的rootif (level 1 depth) {return root;}level;} }; 993. 二叉树的堂兄弟节点 在二叉树中根节点位于深度 0 处每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k1 处。 如果二叉树的两个节点深度相同但 父节点不同 则它们是一对堂兄弟节点。 我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root 以及树中两个不同节点的值 x 和 y 。 只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时才返回 true 。否则返回 false。 思路这题标记为简单题中等题号吗简单题不用思考的。这题可以用dfs找到节点并记住节点的深度节点的父亲。或者使用bfs队列记住节点和节点的父亲。在同层节点里判断是否同时存在x,y并且x和y的父亲不是同一个。OK思路清楚开干。 依然使用数组保存节点的两个信息当前节点当前节点父亲节点。这样在比较时就能比较值和父节点了。使用解构方式定义变量能够见名知其意。 /*** Definition for a binary tree node.* function TreeNode(val, left, right) {* this.val (valundefined ? 0 : val)* this.left (leftundefined ? null : left)* this.right (rightundefined ? null : right)* }*/ /*** param {TreeNode} root* param {number} x* param {number} y* return {boolean}*/ var isCousins function (root, x, y) {if (!root) return false;let queue [[root, null]];//借助队列用数组形式节点存两个信息一个是当前节点信息一个是父节点信息。while (queue.length) {let len queue.length;let findX [];//每层重新找findX、findYlet findY [];for (let i 0; i len; i) {//遍历未遍历的节点const [node, parent] queue.shift();//从当前层移出一个节点if (node.val x) {//找x和yfindX [node, parent];} else if (node.val y) {findY [node, parent];} else {//没找到继续pushnode.left queue.push([node.left, node]);node.right queue.push([node.right, node]);}}//当前层遍历后看有没有找到x和y并且看x和y的父节点是否不一样if (findX.length findY.length findX[1] ! findY[1]) {return true;}}return false; }; 1448. 统计二叉树中好节点的数目 给你一棵根为 root 的二叉树请你返回二叉树中好节点的数目。 「好节点」X 定义为从根到该节点 X 所经过的节点中没有任何节点的值大于 X 的值。 思路使用BFS队列队列的每个元素用数组表示数组第一个是节点第二个是到达该节点路径中节点的最大值。只要比较当前节点是否大于最大值即可。 /*** Definition for a binary tree node.* function TreeNode(val, left, right) {* this.val (valundefined ? 0 : val)* this.left (leftundefined ? null : left)* this.right (rightundefined ? null : right)* }*/ /*** param {TreeNode} root* return {number}*/ var goodNodes function (root) {let max root.val;//初始时最大节点为根let queue [[root, max]];//队列定义节点和到达该节点路径上最大的值、let count 0;//好节点个数while (queue.length) {let len queue.length;for (let i 0; i len; i) {const [node, preMax] queue.shift();if (node.val preMax) {count;}max Math.max(preMax,node.val);//更新当前节点的max值node.left queue.push([node.left, max]);node.right queue.push([node.right, max]);}}return count; }; 矩阵相关 在图里应用BFS可能有些难以理解不过都有一种套路。在二叉树里节点向下走可以用指针找当前节点的左孩子或右孩子。在图里怎么继续向下走呢其实要定义行走的方向通常当前的位置是[x,y]定义行走的方向比如[dx,dy][1,0]那么当前位置加上这个方向[x1,y]也就是向右走了一步通过定义的方向决定下一步走的范围。 图的BFS就像是病毒扩散每一次只向四周扩散一步所有的节点都参与扩散直到充满整个图或者覆盖目标节点。当然BFS还是结合一个数据结构进行存储通常选用队列也可以用别的选择队列在逻辑上是按入队的顺序进行遍历的。那队列里入队的信息简单的可以只有当前的节点左边复杂的可能附加别的路径等额外信息。 对每个方向都尽可能尝试是否可以走并且注意行走的新的x和y要符合逻辑。以下模板可能具有参考性。   const directions [[0, 1], //向下走一步[0, -1], //向上走一步[1, 0], //向右走一步[-1, 0], //向左走一步];const queue [start]; // 初始化队列while (queue.length 0) {const [x, y] queue.shift(); // 通过解构 从队列中取出当前位置//可终止的逻辑//广度优先搜索遍历当前位置的四个方向各走一步得到一组新的结果for (const [dx, dy] of directions) {// 遍历四个方向const newX x dx; // 计算新位置的横坐标const newY y dy; // 计算新位置的纵坐标// 判断新位置是否在迷宫范围内、是否为可通行、是否已经访问过if (newX 0 newX rows newY 0 newY cols 具体条件) {//处理具体问题queue.push([newX, newY]); // 将新位置加入队列}}}}在做下面一道题之前可以看我前面写的一个迷宫问题的博客这个简单一些javaScript——BFS结合队列求迷宫最短路径-CSDN博客 994. 腐烂的橘子 在给定的 m x n 网格 grid 中每个单元格可以有以下三个值之一 值 0 代表空单元格值 1 代表新鲜橘子值 2 代表腐烂的橘子。 每分钟腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。 返回 直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能返回 -1 。 思路注意所有腐烂的橘子都可以同时向四周进行腐烂。 用队列存储所有未办遍历的腐烂的节点然后对每个腐烂的节点尝试从四个方向各走一步将新的腐烂的节点加入队列中重复操作直到过程中没有新鲜的橘子为止。 注意初始化时要手动找到第一波腐烂的橘子。 /*** param {number[][]} grid* return {number}*/ var orangesRotting function (grid) {//利用BFS存储待遍历的坏橘子let queue [];const rows grid.length;const cols grid[0].length;//初始化腐烂的橘子for (let i 0; i rows; i) {for (let j 0; j cols; j) {if (grid[i][j] 2) {queue.push([i, j]);//获取腐烂橘子坐标push入队列}}}//定义四个方向const directions [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]];let min 0;while (queue.length) {let len queue.length;if (!hasFresh(grid, rows, cols)) {//过程中如果已经没有腐烂的橘子返回minreturn min;}for (let i 0; i len; i) {//遍历当前未访问的坏橘子const [X, Y] queue.shift();for (let [dx, dy] of directions) {//每个方向都尝试走一步如果碰到好橘子感染它const newX X dx;const newY Y dy;if (newX 0 newX rows newY 0 newY cols grid[newX][newY] 1) {//找到好橘子了grid[newX][newY] 2;//杀死它queue.push([newX, newY]);//等会遍历它}}}min;}return hasFresh(grid, rows, cols) ? -1 : min; }; //判断网格中是否还有好橘子 function hasFresh(grid, rows, cols) {for (let i 0; i rows; i) {for (let j 0; j cols; j) {if (grid[i][j] 1) {return true;}}}return false; } 130. 被围绕的区域 给你一个 m x n 的矩阵 board 由若干字符 X 和 O 找到所有被 X 围绕的区域并将这些区域里所有的 O 用 X 填充。 思路由于题目说了与边界O相邻的元素不算被X包围。所以O被分为两类一类是经过相邻的O元素可以到达边界O的另一种是无法到达边界O的。那么可以将边界上的O理解为病毒将边界O设置为特殊值比如#。让其向内扩散。扩散时找到了相邻是O的节点将其加入并赋值#。剩下的没改变的O就是被包围的O啦。 具体步骤如下 遍历矩阵的四条边将边界上的 O 及其坐标加入队列并改为#。 对队列中的每个坐标进行BFS搜索出队一个坐标检查该坐标的上、下、左、右四个相邻坐标是否是非边界合理值并且值是否为 O。如果是则将其坐标加入队列并设置为#。 最后遍历整个矩阵先将剩余的 O 修改为 X在将特殊字符#恢复为O。 /*** param {character[][]} board* return {void} Do not return anything, modify board in-place instead.*/ var solve function (board) {if (!board || !board.length) return;const rows board.length;const cols board[0].length;const queue [];const directions [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]];//将边界上的O及其非边界为O坐标加入队列for (let i 0; i rows; i) {for (let j 0; j cols; j) {if ((i 0 || i rows - 1 || j 0 || j cols - 1) board[i][j] O) {//优雅边界判断queue.push(([i, j]));board[i][j] #;}}}//将边界能连通的节点O都变成#while (queue.length) {const [X, Y] queue.shift();for (let [dx, dy] of directions) {const newX X dx;const newY Y dy;if (newX 1 newX rows - 1 newY 1 newY cols - 1 board[newX][newY] O) {queue.push([newX, newY]);board[newX][newY] #;}}}//剩下的O是被X包围的for (let i 0; i rows; i) {for (let j 0; j cols; j) {if (board[i][j] O) {board[i][j] X;} else if (board[i][j] #) {board[i][j] O;}}}return board; }; 题型思路总结 思路如果题型是矩阵然后可以通过找到一批节点通过扩散的思维遍历到其他的节点。那么就考虑BFS。 用数组将病毒节点先存起来。通过定义的四个方向每个方向都尝试走一步干能否感染邻居节点。将可以感染的邻居节点加入到这个数组中。然后进行逻辑处理。 1.获取矩阵的行列定义四个方向 const rows matrix.length;const cols matrix[0].length;const directions [[-1, 0], [1, 0], [0, -1], [0, 1]]; 2. 找到第一波病毒节点源病毒 示例一腐烂的橘子 //初始化腐烂的橘子for (let i 0; i rows; i) {for (let j 0; j cols; j) {if (grid[i][j] 2) {queue.push([i, j]);//获取腐烂橘子坐标push入队列}}} 示例二边界上的O //将边界上的O及其非边界为O坐标加入队列for (let i 0; i rows; i) {for (let j 0; j cols; j) {if ((i 0 || i rows - 1 || j 0 || j cols - 1) board[i][j] O) {//优雅边界判断queue.push(([i, j]));board[i][j] #;}}} 3.循环处理数组中未遍历的病毒每个方向扩散一次 示例一腐烂的橘子当前腐烂的橘子向四周各走一步感染其他橘子 while (queue.length) {let len queue.length;if (!hasFresh(grid, rows, cols)) {//过程中如果已经没有腐烂的橘子返回minreturn min;}for (let i 0; i len; i) {//遍历当前未访问的坏橘子const [X, Y] queue.shift();for (let [dx, dy] of directions) {//每个方向都尝试走一步如果碰到好橘子感染它const newX X dx;const newY Y dy;if (newX 0 newX rows newY 0 newY cols grid[newX][newY] 1) {//找到好橘子了grid[newX][newY] 2;//杀死它queue.push([newX, newY]);//等会遍历它}}}min;} 示例二扩散的O将能与边界O相接的O都变为# //将边界能连通的节点O都变成#while (queue.length) {const [X, Y] queue.shift();for (let [dx, dy] of directions) {const newX X dx;const newY Y dy;if (newX 1 newX rows - 1 newY 1 newY cols - 1 board[newX][newY] O) {queue.push([newX, newY]);board[newX][newY] #;}}} 友友们你学废了吗