--- id: 587d825c367417b2b2512c90 title: 幅優先探索 challengeType: 1 forumTopicId: 301622 dashedName: breadth-first-search --- # --description-- これまで、グラフを表現するさまざまな方法を学びました。 次は何でしょう? 自然に生まれる問いは、グラフ内の 2 つのノード間の距離はどのくらいかということです。 そこで、グラフ走査アルゴリズムの出番です。 走査アルゴリズムは、グラフ内のノードを走査したり訪問したりするためのアルゴリズムです。 走査アルゴリズムのタイプの一つは、幅優先探索アルゴリズムです。 このアルゴリズムは 1 つのノードから始まり、エッジ 1 本分だけ離れているすべての隣接ノードを訪問します。 その後、すべてのノードに到達するまで、それぞれの隣接ノードを訪れ続けます。 幅優先探索アルゴリズムを実装するのに役立つ重要なデータ構造は、キューです。 これは、一方の端に要素を追加し、もう一方の端から要素を削除することができる配列です。 これは、FIFO または先入れ先出しのデータ構造とも呼ばれます。 このアルゴリズムが行っていることを視覚的に表すと、このようになります。 ![木の中を移動する幅優先探索アルゴリズム](https://camo.githubusercontent.com/2f57e6239884a1a03402912f13c49555dec76d06/68747470733a2f2f75706c6f61642e77696b696d656469612e6f72672f77696b6970656469612f636f6d6d6f6e732f342f34362f416e696d617465645f4246532e676966) 灰色はキューに追加されるノードを表し、黒はキューから削除されるノードを表します。 ノードがキューから削除される (ノードが黒に変わる) たびに、すべての隣接ノードがキューに追加される (ノードが灰色に変わる) 様子を確認してください。 このアルゴリズムを実装するには、グラフ構造と開始ノードを入力する必要があります。 まず、開始ノードからの距離、すなわち開始ノードからのエッジの数を知る必要があります。 `Infinity` のような大きな数字ですべての距離を開始します。 これにより、開始ノードから到達できないノードがある場合のカウントの問題を防ぎます。 次に、開始ノードから隣接ノードに移動します。 これらの隣接ノードはエッジ 1 本分だけ離れており、この時点で、あなたが追跡している距離に 1 単位の距離を追加する必要があります。 # --instructions-- 隣接行列グラフ (二次元配列) とノードラベルの根 (開始ノード) をパラメータとして取る関数、`bfs()` を記述してください。 ノードラベルは単に `0` から `n - 1` の間の整数値です (`n` はグラフ内のノードの総数)。 この関数は、JavaScript オブジェクトのキーと値のペア (ノードと、根からそのノードまでの距離) を出力します。 そのノードに到達できなかった場合、そのノードは `Infinity` の距離を持つ必要があります。 # --hints-- `1` の開始ノードを持つ入力グラフ `[[0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]` は、`{0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: 2}` を返す必要があります。 ```js assert( (function () { var graph = [ [0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0] ]; var results = bfs(graph, 1); return isEquivalent(results, { 0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: 2 }); })() ); ``` `1` の開始ノードを持つ入力グラフ `[[0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]` は、`{0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: Infinity}` を返す必要があります。 ```js assert( (function () { var graph = [ [0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0] ]; var results = bfs(graph, 1); return isEquivalent(results, { 0: 1, 1: 0, 2: 1, 3: Infinity }); })() ); ``` `0` の開始ノードを持つ入力グラフ `[[0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]` は、`{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3}` を返す必要があります。 ```js assert( (function () { var graph = [ [0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0] ]; var results = bfs(graph, 0); return isEquivalent(results, { 0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3 }); })() ); ``` 入力グラフ `[[0, 1], [1, 0]]` の開始ノードが `0` の場合、`{0: 0, 1: 1}` を返す必要があります。 ```js assert( (function () { var graph = [ [0, 1], [1, 0] ]; var results = bfs(graph, 0); return isEquivalent(results, { 0: 0, 1: 1 }); })() ); ``` # --seed-- ## --after-user-code-- ```js // Source: http://adripofjavascript.com/blog/drips/object-equality-in-javascript.html function isEquivalent(a, b) { // Create arrays of property names var aProps = Object.getOwnPropertyNames(a); var bProps = Object.getOwnPropertyNames(b); // If number of properties is different, // objects are not equivalent if (aProps.length != bProps.length) { return false; } for (var i = 0; i < aProps.length; i++) { var propName = aProps[i]; // If values of same property are not equal, // objects are not equivalent if (a[propName] !== b[propName]) { return false; } } // If we made it this far, objects // are considered equivalent return true; } ``` ## --seed-contents-- ```js function bfs(graph, root) { var nodesLen = {}; return nodesLen; }; var exBFSGraph = [ [0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0] ]; console.log(bfs(exBFSGraph, 3)); ``` # --solutions-- ```js function bfs(graph, root) { var nodesLen = {}; // Set all distances to infinity for (var i = 0; i < graph.length; i++) { nodesLen[i] = Infinity; } nodesLen[root] = 0; // ...except root node var queue = [root]; // Keep track of nodes to visit var current; // Current node traversing // Keep on going until no more nodes to traverse while (queue.length !== 0) { current = queue.shift(); // Get adjacent nodes from current node var curConnected = graph[current]; // Get layer of edges from current var neighborIdx = []; // List of nodes with edges var idx = curConnected.indexOf(1); // Get first edge connection while (idx !== -1) { neighborIdx.push(idx); // Add to list of neighbors idx = curConnected.indexOf(1, idx + 1); // Keep on searching } // Loop through neighbors and get lengths for (var j = 0; j < neighborIdx.length; j++) { // Increment distance for nodes traversed if (nodesLen[neighborIdx[j]] === Infinity) { nodesLen[neighborIdx[j]] = nodesLen[current] + 1; queue.push(neighborIdx[j]); // Add new neighbors to queue } } } return nodesLen; } ```