search

搜索算法是一个在图形中查找路径的算法。 这个算法使用了深度优先搜索(DFS)的技术来查找路径。 在搜索图形的过程中，它找到了从源点到目标点的一条路径，只要这条路径是存在的。

函数签名

function search(graph, startNode, endNode, constraints={})

参数

1. graph (required): 图形数据对象。
2. startNode (required): 开始节点的名称。
3. endNode (required): 结束节点的名称。
4. constraints (optional): 包含对象的字典，用于限制搜索的结果。

约束(constraints)

一个约束是一种可以被用于搜索算法中的一组限制。

1. maxDepth (optional): 这是搜索算法能够到达的最大深度。
2. allowLoops (optional): 如果这个布尔值是false，在搜索算法中将不允许使用环路。

返回值

一个数组，表示从开始节点到结束节点的路径列表。如果找不到路径，则返回一个空数组。

异常

1. NoPathFoundError: 如果没有找到到目标节点的路径，抛出此错误。

示例

const graph = {
  a: { neighbors: ['b'] },
  b: { neighbors: ['c', 'd'] },
  c: { neighbors: [] },
  d: { neighbors: ['e'] },
  e: { neighbors: [] }
};

search(graph, 'a', 'e'); // ['a', 'b', 'd', 'e']

const graph = {
  a: { neighbors: ['b'] },
  b: { neighbors: ['a', 'c'] },
  c: { neighbors: [] }
}

search(graph, 'a', 'c', { allowLoops: false }); // error: NoPathFoundError

const graph = {
  a: { neighbors: ['b'] },
  b: { neighbors: ['c', 'd'] },
  c: { neighbors: [] },
  d: { neighbors: ['e'] },
  e: { neighbors: [] }
};

search(graph, 'a', 'e', { maxDepth: 2 }); // []

实现

搜索算法是一个重要的算法，它可以用于许多AI、游戏和软件工程领域。在我们的实现中，我们使用了深度优先搜索(DFS)的技术来搜索图形。为了保证搜索得到的结果是正确的，我们使用了递归技术来遍历图形，同时维护一个已经被访问过的节点集合。在搜索的过程中，我们检查目标节点是否已经被访问过，是的话，我们就返回到搜索路径中找到这个节点，并将此路径返回。