图的基本概念
图是一种数据结构，它由一组顶点和一组能够将这些顶点配对的边组成。图可以用来表示各种各样的关系网，比如社交网络、网页链接结构、电路网络等。
顶点与边
- 顶点：图中的基本元素，通常用一个点或一个圆圈表示。
- 边：连接两个顶点的线，可以是有向的也可以是无向的。有向边表示从一个顶点到另一个顶点的单向关系，无向边则表示双向关系。
图的类型
根据边是否有方向性，图可以分为两类：
- 无向图：边没有方向性的图。
- 有向图：边具有方向性的图。
图的存储方式
在计算机中，图可以通过不同的方式来存储，以便于算法处理。以下是几种常见的存储方法：
邻接矩阵
邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图的方法。如果图中有n个顶点，则邻接矩阵是一个n×n的矩阵。矩阵的行和列分别代表图中的顶点，矩阵中的每个元素表示对应的两个顶点之间是否存在边。
示例代码
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-邻接表
邻接表是一种使用数组来存储图的方法。数组的每个元素都是一个链表，链表中的每个节点都对应一个邻接顶点。
示例代码
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-图的遍历
图的遍历是指访问图中的每一个顶点，且每个顶点仅被访问一次。常见的图遍历算法有两种：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索通过递归的方式访问图中的顶点。首先访问一个起始顶点，然后递归地访问该顶点的所有未访问过的邻接顶点。
示例代码
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------ -----广度优先搜索（BFS）
广度优先搜索通过队列的方式逐层访问图中的顶点。首先访问起始顶点，然后依次访问其所有未访问过的邻接顶点，之后再访问这些邻接顶点的所有未访问过的邻接顶点，以此类推。
示例代码
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------ -----最短路径算法
图中的最短路径问题是指找到从一个顶点到另一个顶点的最短路径。常见的最短路径算法包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
Dijkstra算法
Dijkstra算法用于求解加权图中从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。它通过维护一个距离表来记录从起始顶点到其他顶点的距离，并逐步更新这些距离值。
示例代码
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------------------------------以上是关于JavaScript中图的基础知识、存储方式、遍历算法以及最短路径算法的详细介绍。希望这些内容能够帮助您更好地理解和应用图的相关概念和技术。