GO에서 그래프 알고리즘을 구현하려면 어떻게합니까?

에서 그래프 알고리즘 구현 GO에서 그래프 알고리즘 구현에는 동시성 및 효율성에서 GO의 강점을 활용하는 것이 포함됩니다. 기본 단계는 그래프에 적합한 표현을 선택하는 것입니다. 두 가지 일반적인 선택은 인접력 목록과 인접 행렬입니다.

이 표현은 각 내부 슬라이스가 특정 척추의 이웃을 나타내는 슬라이스 조각 (또는보다 효율적인 조회를 위해 맵)을 사용합니다. 이것은 일반적으로 희소 그래프 (정점 수에 비해 가장자리가 상대적으로 적은 그래프)에서 선호됩니다. 기존 가장자리 만 저장하기 때문입니다. 예를 들면 :

인접 행렬 : 이 표현은 2 차원 배열 (또는 슬라이스 조각)을 사용하며 는 vertex

graph := [][]int{
    {1, 2}, // Vertex 0 connects to vertices 1 and 2
    {0, 3}, // Vertex 1 connects to vertices 0 and 3
    {0},    // Vertex 2 connects to vertex 0
    {1},    // Vertex 3 connects to vertex 1
}

일단 표현을 선택하면 다양한 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 폭이 넓은 첫 번째 검색 (BFS) 알고리즘은 다음과 같이 보일 수 있습니다 (인접력 목록 사용) : <🎜 🎜> <🎜 🎜> 빈 그래프 또는 연결이 끊긴 구성 요소와 같은 에지 케이스를 적절하게 처리해야합니다. DFS (Devth-First Search), DIJKSTRA의 알고리즘 또는 다른 필요에 따라 DIJKSTRA 알고리즘과 같은 다른 알고리즘을 구현하려면이 기본 프레임 워크를 조정해야합니다. matrix[i][j] = 1 그래프 데이터 구조 및 알고리즘에 대한 최선의 GO 라이브러리 i j 몇몇 GO Libraries는 사전 생산 시간을 제공하며, 상당한 개발 시간을 제공합니다. 주목할만한 옵션은 다음과 같습니다. <🎜 🎜> 0

func bfs(graph [][]int, start int) []int {
    visited := make([]bool, len(graph))
    queue := []int{start}
    visited[start] = true
    result := []int{}

    for len(queue) > 0 {
        u := queue[0]
        queue = queue[1:]
        result = append(result, u)

        for _, v := range graph[u] {
            if !visited[v] {
                visited[v] = true
                queue = append(queue, v)
            }
        }
    }
    return result
}

이 라이브러리는 다양한 그래프 알고리즘의 강력하고 효율적인 구현을 제공합니다. 잘 문서화되어 있으며 적극적으로 유지됩니다. 신뢰할 수 있고 기능이 풍부한 솔루션이 필요하다면 좋은 선택입니다.

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