社交网络

答案：图的两种主要表示方法是邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵使用二维数组存储边，适合稠密图，检查边存在性快（O(1)），但空间占用大（O(V²)），遍历邻居慢（O(V)）；邻接表使用Map或链表存储每个顶点的邻居，空间效率高（O(V+E)），遍历邻居高效（O(degree(V))），适合稀疏图和图遍历算法…

JS实现广度优先搜索（BFS）的核心在于使用队列逐层遍历图或树，结合visited集合避免重复访问，其典型应用包括无权图最短路径、社交网络连接、Web爬虫和迷宫求解，与DFS相比，BFS适合寻找最短路径和层级遍历，而DFS更适合遍历所有路径或处理深度较深的图，优化BFS的方法包括双向BFS、使用优先…

队列是一种先进先出（fifo）的数据结构，常用于任务调度、消息队列、bfs算法等场景；在javascript中可通过数组或对象实现，数组实现简单但出队操作性能较差（o(n)），推荐使用对象模拟指针（head和tail）实现o(1)时间复杂度的入队和出队操作；与栈（lifo）和链表（灵活存储结构）相比…

图的遍历在JS中通过DFS和BFS实现，DFS使用递归深入搜索，适用于路径存在性问题；BFS利用队列逐层扩展，适合最短路径求解；两者可应用于组件依赖分析、路由管理等前端场景。 JS中实现图的遍历，主要依赖深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种算法。简单来说，DFS像走迷宫一样，一条路走…

在javascript中实现数组图结构的关键是选择邻接矩阵或邻接表来表示节点和边，并根据图的特性进行遍历与优化。1. 邻接矩阵使用二维数组表示图，适合稠密图，查找边的时间复杂度为o(1)，但空间复杂度为o(n²)；2. 邻接表使用对象或数组存储邻接节点，适合稀疏图，空间复杂度为o(n+m)，但查找边…

并查集的时间复杂度经过路径压缩和按秩合并优化后接近o(α(n))，其中α(n)是反阿克曼函数，在实际应用中可视为常数，因此可近似认为是o(1)，未优化时最坏情况为o(n)；其核心优化方法包括路径压缩和按秩合并；主要应用场景有判断图的连通性、kruskal算法中的环检测、动态连通性维护、图像处理中的区…

要实现javascript数组的分形结构，核心是利用递归函数构建嵌套数组以模拟自相似性，1. 通过递归函数createfractalbranch生成多层嵌套数组，每个层级包含分支信息及子分支引用；2. 分形结构在数据可视化中的应用包括树状图、旭日图展示层级数据，网络图布局优化，分形艺术生成设计，以及…

用javascript实现图结构可以通过对象或数组表示。1) 创建无向图类，使用对象存储节点和边。2) 实现有向图，只需修改无向图的边添加方法。3) 实际应用中，需注意大规模图的性能优化和循环引用处理。这篇文章详细介绍了如何在javascript中实现无向图和有向图，并分享了在实际项目中使用图结构的…

在上一篇文章中，我开始在 hackerrank 上练习算法，并向男友提起了此事。他建议我试试 leetcode，因为它无需使用 node.js，让我能专注于算法挑战本身。现在我已经在 leetcode 上练习两天了。 背景说明： 本文中关于平台的描述，类似于我在《系统设计》中那样，是将 Twitte…

MongoDB 数据库设计中的算法优化策略 本文探讨在 MongoDB 数据库设计中应用几种算法概念以提升性能和可扩展性。这些策略着重于最小化数据库扫描、优化索引使用以及高效处理数据聚合。 1. 滑动窗口技术 滑动窗口技术常用于处理时间序列数据，例如追踪用户参与度趋势。在 MongoDB 中，可以使…