时间:2021-05-26
本文实例为大家分享了JS实现深度优先搜索求解两点间最短路径的具体代码,供大家参考,具体内容如下
效果:
找出图里点到点最短路径,并打印轨迹
图片如下所示:
代码:
const map = [ [0, 1, 1, 0, 1], [1, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 0, 0]]function dfsManager(map, start, end){ var min = 9999, path = [], unvisited = []; for(let i=0; i<5;i++){ unvisited[i] = true } (function dfs(map, start, end, step){ //unvisited[start] = false //不重复访问最后的节点 if(start === end){ console.log('step:',step) for(let i=0; i<path.length; i++){ if(path[i] >= 0){ console.log(path[i]+'->') } } if(min > step){ min = step } return } unvisited[start] = false //要重复访问最后的节点 let len = map.length for(let i=0; i<len; i++){ if(map[start][i] === 1 && unvisited[i]){ path.push(i) //记录路径 dfs(map, i, end, step+1) path.pop() //避免污染其他路径 } } })(map, start, end, 0) return min}console.log('min:',dfsManager(map,3,4))output:
step: 4
1->
0->
2->
4->
step: 3
1->
0->
4->
min: 3
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
1.简介无向图是图结构的一种。本次程序利用邻接表实现无向图,并且通过广度优先遍历找到两点之间的最短路径。2.广度优先遍历广度优先遍历(BFS)和深度优先遍历(D
摘要:算法导论之FloydWarshall算法求一个图中任意两点之间的最短路径FloydWarshall算法是通过动态规划来计算任意两点之间的最短路径如果普通求
以数据结构为例,最小生成树和最短路径的区别是最小生成树能够保证整个拓扑图的所有路径之和最小,但不能保证任意两点之间是最短路径。最短路径是从一点出发,到达目的地的
单源最短路径问题,即在图中求出给定顶点到其它任一顶点的最短路径。在弄清楚如何求算单源最短路径问题之前,必须弄清楚最短路径的最优子结构性质。一、最短路径的最优子结
一心想学习算法,很少去真正静下心来去研究,前几天趁着周末去了解了最短路径的资料,用python写了一个最短路径算法。算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路