@aureooms/js-graph-weighted 是一个由 Aureooms 开发的 JavaScript 权重图数据结构库，它为前端开发者提供了一些便捷的功能和方法，帮助开发者在处理复杂的图形数据结构时更加高效和容易。本文将介绍如何在项目中使用该 npm 包，并提供一些示例代码和详细的学习和指导意义。
安装
安装 @aureooms/js-graph-weighted 可以使用 npm 或 yarn，这里以 npm 为例：
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安装成功后，你可以将其引入到你项目的代码中：
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创建图
使用 Graph，你可以创建一个带权重的图：
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其中 create() 方法接受一个参数，表示节点的数量。你也可以使用 addVertex() 方法添加节点：
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此时，你已经创建了一个具有三个节点的图。添加一些边可以使用 addEdge() 方法：
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这里我们用 addEdge() 方法添加了两条边，分别连接了节点 1、2、3，并且规定了它们的权重。你可以使用 getEdges() 方法来检查你的边是否正确添加：
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现在你已经创建了一个带权重的图，可以用它在项目中处理数据了。
图的遍历
图的遍历是一种常见的操作，它能帮助你查找图中的所有节点。Graph 提供了两种不同的遍历方式：深度遍历和广度遍历。
深度遍历
深度遍历可以通过 depthFirstSearch() 方法实现：
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------- -- --- - ------深度遍历会沿着一个支路尽量深地搜索下去，当遇到一个已经访问过的节点时，回溯并尝试搜索其他支路。上面的示例代码首先创建一个 visited 集合，用于记录每个已访问的节点。然后定义了一个 dfs() 函数，该函数接受一个节点并将其标记为已访问。对于当前节点，函数会先输出它的值，然后找到它的邻居节点并判断是否已经访问过。如果邻居节点未访问过，则递归调用 dfs() 函数进行下一次深度搜索。
广度遍历
广度遍历可以通过 breadthFirstSearch() 方法实现：
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------- -- --- - ------广度遍历会按照距离当前节点逐层访问所有节点。上面的示例代码首先创建了一个队列 queue 和一个集合 visited。队列用来存储待访问的节点，集合用来记录已访问过的节点。函数从 queue 中出队一个节点进行访问，并将其标记已访问，然后找到它的邻居节点并判断是否已经访问过。未访问过的邻居节点会被标记并加入到 queue 中等待访问。
单源最短路径
在带权重的图中，我们通常需要找到两个节点之间最短的路径。单源最短路径是指在一个带权重的图中，从一个起点出发，到达所有其它节点的最短路径。这个问题可以通过 Dijkstra 算法解决。
Dijkstra 算法
Dijkstra 算法是一种用于解决最短路径问题的算法。它可以用于有向带权重图和无向带权重图，但不能用于带负权重的图。
下面是 Dijkstra 算法的实现：
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这里通过引入一个优先队列 PriorityQueue，用于存储待访问的节点。算法首先初始化所有节点的距离为无穷大，距离起点的距离设为 0。每次从队列中取出最短距离的节点，将其标记为已访问过，然后处理它的所有邻居节点，更新节点的距离信息，并加入到优先队列中等待访问。直到队列为空，算法结束。
结束语
@aureooms/js-graph-weighted 提供了一些实用的功能，帮助前端开发者在处理复杂的图形数据结构时更加高效和便捷。在本文中，我们介绍了如何创建带权重的图，并使用深度遍历、广度遍历和 Dijkstra 算法等方法操作它们。希望本文对你学习和掌握前端技术有所帮助。
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