diff --git a/top-interview-leetcode150/graph/130被围绕的区域.js b/top-interview-leetcode150/graph/130被围绕的区域.js
new file mode 100644
index 0000000..c735cf8
--- /dev/null
+++ b/top-interview-leetcode150/graph/130被围绕的区域.js
@@ -0,0 +1,123 @@
+/**
+ * @param {character[][]} board
+ * @return {void} Do not return anything, modify board in-place instead.
+ */
+const solve = function (board) {
+
+};
+
+/*
+题目要求我们把被X围绕的O区域修改成X，所以只需要找出所有没有被X围绕的O区域，把这一部分区域修改成A,最后遍历整个矩阵，把所有为O的区域
+修改成X，所有为A的区域修改成O,所有在边上的O,及其相邻的O一定是没有被包围的，所以我们只需要遍历四条边上的O把它们修改成A即可，这里使用
+dfs
+*/
+function f1(board) {
+  // 如果矩阵为空（虽然测试用例保证 1<=m,n）
+  if (board.length === 0 || board[0].length === 0) return;
+
+  // 获取矩阵的行m和列n,用于后续遍历
+  const m = board.length;
+  const n = board[0].length;
+
+  // 遍历矩阵的第一列和最后一列
+  for (let i = 0; i < m; i++) {
+    dfs(i, 0);
+    dfs(i, n - 1);
+  }
+  // 遍历矩阵的第一行和最后一行
+  for (let j = 0; j < n; j++) {
+    dfs(1, j);
+    dfs(m - 1, j);
+  }
+
+  // 遍历所有矩阵，将O修改成X,将A修改成O
+  for (let i = 0; i < m; i++) {
+    for (let j = 0; j < n; j++) {
+      if (board[i][j] === 'O') board[i][j] = 'X';
+      if (board[i][j] === 'A') board[i][j] = 'O';
+    }
+  }
+
+  /*
+  dfs遍历,将O修改为A
+  注意：board直接找外部作用域，无需传递
+  */
+  let dfs = (x, y) => {
+  // 如果越界，或者board[x][y] !== 'O'直接return
+    if (x < 0 || y < 0 || x === m || y === n || board[x][y] !== 'O') return;
+    board[x][y] = 'A'; // 将O修改成A
+    // 递归处理四周的O
+    dfs(board, x - 1, y);
+    dfs(board, x, y - 1);
+    dfs(board, x + 1, y);
+    dfs(board, x, y + 1);
+  };
+}
+
+/*
+思路和上面一致，使用广度优先遍历BFS
+*/
+function f2(board) {
+  // 定义查找偏移量
+  const dx = [1, -1, 0, 0];
+  const dy = [0, 0, 1, -1];
+
+  // 如果矩阵为空（虽然测试用例保证 1<=m,n）
+  if (board.length === 0 || board[0].length === 0) return;
+
+  // 获取矩阵的行m和列n,用于后续遍历
+  const m = board.length;
+  const n = board[0].length;
+
+  const queue = []; // 广度遍历的队列，是一个二维数组，储存下标[row, col] 表示几行几列
+
+  // 遍历第一行和最后一行，如果发现O，就将他修改成A并且将它四周的位置压入队列，继续处理
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+    if (board[0][i] === 'O') {
+      board[0][i] = 'A';
+      queue.push([0, i]);
+    }
+
+    if (board[m - 1][i] === 'O') {
+      board[m - 1][i] = 'A';
+      queue.push([m - 1, i]);
+    }
+  }
+
+  // 处理第一列和最后一列，这里需要注意四个角落的元素可以不处理，为了统一，这一我就不做处理，对结果不影响
+
+  for (let i = 0; i < m; i++) {
+    if (board[i][0] === 'O') {
+      board[i][0] = 'A';
+      queue.push([i, 0]);
+    }
+
+    if (board[i][n - 1] === 'O') {
+      board[i][n - 1] = 'A';
+      queue.push([i, n - 1]);
+    }
+  }
+
+  // 开始广度遍历
+  while (queue.length > 0) {
+    const [x, y] = queue.pop(); // 获取位置坐标
+
+    // 通过偏移量寻找四周为O的位置，将其修改为A，然后将其压入栈中，继续先四周寻找
+    for (let i = 0; i < 4; i++) {
+      const mx = x + dx[i];
+      const my = y + dy[i];
+      // 如果越界 或 不等于O直接跳过
+      if (mx < 0 || mx >= m || y < 0 || my >= n || board[mx][my] !== 'O') continue;
+      board[mx][my] = 'A';
+      queue.push([mx, my]);
+    }
+  }
+
+  // 遍历所有矩阵，将O修改成X,将A修改成O
+  for (let i = 0; i < m; i++) {
+    for (let j = 0; j < n; j++) {
+      if (board[i][j] === 'O') board[i][j] = 'X';
+      if (board[i][j] === 'A') board[i][j] = 'O';
+    }
+  }
+}
diff --git a/top-interview-leetcode150/graph/133克隆图.js b/top-interview-leetcode150/graph/133克隆图.js
new file mode 100644
index 0000000..25254d2
--- /dev/null
+++ b/top-interview-leetcode150/graph/133克隆图.js
@@ -0,0 +1,85 @@
+/**
+ * // Definition for a _Node.
+ * function _Node(val, neighbors) {
+ *    this.val = val === undefined ? 0 : val;
+ *    this.neighbors = neighbors === undefined ? [] : neighbors;
+ * };
+ * https://leetcode.cn/problems/clone-graph/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150
+ */
+
+/**
+ * @param {_Node} node
+ * @return {_Node}
+ */
+const cloneGraph = function (node) {
+
+};
+
+// eslint-disable-next-line no-underscore-dangle, no-unused-vars
+function _Node(val, neighbors) {
+  this.val = val === undefined ? 0 : val;
+  this.neighbors = neighbors === undefined ? [] : neighbors;
+}
+
+/*
+只给了我们一个连通图的一个节点，叫我们克隆整个图，根据两图图的定义，从这个节点出发我们能到达途中的任意一个节点(顶点)，
+所以我们只需要遍历所有的neighbor，然后顺着邻居继续遍历邻居即可遍历整个图，但是这里有一个问题，就是如果通过邻居到达了
+自己，或者邻居的邻居，是自己的邻居，就会发生循环，这里就遇到使用一种数据结果来缓存已经遍历过的邻居，当再次遇到它时跳过就行。
+
+抽象过程：你需要统计小王家人，你只认识小王，于是题通过小王认识了它的爸爸，妈妈，把他们加入到统计表，然后小王的爸爸向你介绍了
+它的妹妹，同时小王向你介绍了它的姑姑，但是你发现这两个人是同一个人，所以你只统计了一次，最后你就获得了所有和小王有关的人。
+*/
+function f1(node) {
+  const visited = new Map(); // 储存原节点，和克隆节点的映射
+  /**
+   *
+   * @param {*} node 需要克隆的节点
+   * @returns 返回克隆的节点
+   */
+  function clone(node) {
+    if (!node) return node;
+
+    // 如果这个节点之前克隆过，直接返回其克隆节点
+    if (visited.has(node)) return visited.get(node);
+
+    // 创建这个节点的克隆节点
+    const cloneNode = new _Node(node.val, []);
+
+    // node与cloneNode建立映射
+    visited.set(node, cloneNode);
+
+    // 为克隆节点克隆邻居节点
+    for (const neighbor of node.neighbors) {
+      cloneNode.neighbors.push(clone(neighbor));
+    }
+    return cloneNode;
+  }
+
+  return clone(node);
+}
+
+/*
+思路和上面一致但是使用广度优先遍历
+*/
+function f2(node) {
+  if (!node) return node;
+
+  const visited = new Map();
+  const queue = [node]; // 用于广度遍历
+  const cNode = new _Node(node.val, []);
+  visited.set(node, cNode); // 克隆第一个节点，将其存入visited
+
+  while (queue.length > 0) {
+    const n = queue.shift();
+    // 遍历这个节点的所有邻居，如果没有访问过将其clone，并加入visited
+    for (const neighbor of n.neighbors) {
+      if (!visited.has(neighbor)) {
+        visited.set(neighbor, new _Node(neighbor.val, []));
+        queue.push(neighbor);
+      }
+      visited.get(n).neighbors.push(visited.get(neighbor));
+    }
+  }
+
+  return cNode;
+}
diff --git a/top-interview-leetcode150/graph/200岛屿的数量.js b/top-interview-leetcode150/graph/200岛屿的数量.js
new file mode 100644
index 0000000..ba77ca5
--- /dev/null
+++ b/top-interview-leetcode150/graph/200岛屿的数量.js
@@ -0,0 +1,116 @@
+/**
+ * @param {character[][]} grid
+ * @return {number}
+ * https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150
+ */
+const numIslands = function (grid) {
+
+};
+
+/*
+使用深度优先遍历，在character[][]这个二维数组中，我们认为相邻的‘1’之间都有一条边，首先遍历这个二维数组，从遇到的第一个为1的位置，递归
+的开始向四周查找其他位置是否也为1，如果是的话就继续寻找，并且把找过的位置设置为0,计数加一即可，先当与图中有几个连通分量
+*/
+
+function f1(grid) {
+  /*
+  递归函数向grid[r][c]四周继续递归寻找为1的位置，并把它设置成0,当整个为1位置都为0，表示整个岛屿的小时
+  */
+  const dfs = (grid, r, c) => {
+    // 如果r,c超出边界，或者grid[r][c] === 0 表示岛屿的边界结束
+    if (r < 0 || c < 0 || r >= nr || c >= nc || grid[r][c] === '0') return;
+    // 将当前位置设置为0，表示已经访问过
+    grid[r][c] = '0';
+    // 递归的查找四周
+    dfs(grid, r - 1, c); // 上
+    dfs(grid, r, c + 1); // 右
+    dfs(grid, r + 1, c); // 下
+    dfs(grid, r, c - 1); // 左
+  };
+
+  // 如果邻接矩阵为空，或者没有任何数据，直接返回0
+  if (!grid || grid.length === 0) return 0;
+  let nr = grid.length; // 获取行的个数
+  let nc = grid[0].length; // 获取列的个数
+  let lands = 0; // 岛屿数量
+
+  for (let r = 0; r < nr; ++r) {
+    for (let c = 0; c < nc; ++c) {
+      if (grid[r][c] === '1') { // 发现陆地，必定有一座岛，把相邻的陆地全部清空
+        lands++;
+        dfs(grid, r, c); // 从当前点开始DFS
+      }
+    }
+  }
+
+  return lands;
+}
+
+/*
+使用BFS，思路和DFS一致
+*/
+function f2(grid) {
+  // 获取网格的行数
+  const nr = grid.length;
+  if (nr === 0) return 0; // 如果网格为空，返回0岛屿
+  // 获取网格的列数
+  const nc = grid[0].length;
+
+  // 记录岛屿的数量
+  let num_islands = 0;
+
+  // 遍历每个格子
+  for (let r = 0; r < nr; r++) {
+    for (let c = 0; c < nc; c++) {
+      // 如果当前格子是陆地（'1'），说明找到了一个新的岛屿
+      if (grid[r][c] === '1') {
+        // 增加岛屿数量
+        num_islands++;
+        // 将当前格子标记为已访问，防止再次访问
+        grid[r][c] = '0';
+
+        // 创建一个队列来进行BFS
+        const neighbors = [];
+        neighbors.push([r, c]); // 将当前岛屿的起始点入队列
+
+        // 进行BFS遍历岛屿中的所有陆地
+        while (neighbors.length > 0) {
+          // 获取队列的第一个元素
+          const [row, col] = neighbors.shift();
+
+          // 检查上下左右四个方向的相邻格子
+          // 上
+          if (row - 1 >= 0 && grid[row - 1][col] === '1') {
+            neighbors.push([row - 1, col]);
+            grid[row - 1][col] = '0'; // 将相邻陆地标记为水
+          }
+          // 下
+          if (row + 1 < nr && grid[row + 1][col] === '1') {
+            neighbors.push([row + 1, col]);
+            grid[row + 1][col] = '0'; // 将相邻陆地标记为水
+          }
+          // 左
+          if (col - 1 >= 0 && grid[row][col - 1] === '1') {
+            neighbors.push([row, col - 1]);
+            grid[row][col - 1] = '0'; // 将相邻陆地标记为水
+          }
+          // 右
+          if (col + 1 < nc && grid[row][col + 1] === '1') {
+            neighbors.push([row, col + 1]);
+            grid[row][col + 1] = '0'; // 将相邻陆地标记为水
+          }
+        }
+      }
+    }
+  }
+
+  // 返回岛屿的数量
+  return num_islands;
+}
+
+/*
+利用并查集，矩阵里面所有的‘1’都认为是一个小岛屿，用一个一维数组parent表示并查集，以 grid[i][j] === '1' 这个位置为例，那么这个
+位置在并查集中的下标就是parent[i*col+j] col表示矩阵的列数，而parent[i * col + j]表示的是它的父节点，默认指向自己，定义一个遍历count
+记录岛屿的数量，
+*/
+// TODO:
diff --git a/top-interview-leetcode150/graph/207课程表.js b/top-interview-leetcode150/graph/207课程表.js
new file mode 100644
index 0000000..246446d
--- /dev/null
+++ b/top-interview-leetcode150/graph/207课程表.js
@@ -0,0 +1,42 @@
+/**
+ * @param {number} numCourses
+ * @param {number[][]} prerequisites
+ * @return {boolean}
+ */
+const canFinish = function (numCourses, prerequisites) {
+
+};
+
+/*
+这个题目是一个典型的拓扑排序问题，只需要判断拓扑排序最终能否输出所有元素，如果可以则表明是一个有向无环图，符合
+题目要求，否则不符合
+*/
+function f1(numCourses, prerequisites) {
+  const graph = Array.from({ length: numCourses }, () => []);
+  const inDegree = Array(numCourses).fill(0);
+
+  // 构建图和入度表
+  for (const [a, b] of prerequisites) {
+    graph[b].push(a);
+    inDegree[a]++;
+  }
+
+  // 找出入度为零的顶点，将其加入队列
+  const queue = [];
+  for (let i = 0; i < numCourses; i++) {
+    if (inDegree[i] === 0) queue.push(i);
+  }
+
+  // 从队列中输出所有入度为零的顶点，如果输出的顶点数量和课程数量一致，表明可以拓扑排序，否则有环
+  let count = 0;
+  while (queue.length > 0) {
+    const node = queue.shift();
+    count++;
+    for (const neighbor of graph[node]) {
+      inDegree[neighbor]--;
+      if (inDegree[neighbor] === 0) queue.push(neighbor);
+    }
+  }
+
+  return count === numCourses;
+}
diff --git a/top-interview-leetcode150/graph/210课程表.js b/top-interview-leetcode150/graph/210课程表.js
new file mode 100644
index 0000000..b2af5a1
--- /dev/null
+++ b/top-interview-leetcode150/graph/210课程表.js
@@ -0,0 +1,94 @@
+/**
+ * 课程安排 II - 拓扑排序（DFS）
+ * @param {number} numCourses - 课程总数
+ * @param {number[][]} prerequisites - 每一对 [a, b] 表示上课程 a 需要先完成课程 b
+ * @return {number[]} - 返回一个可行的课程学习顺序，如果无法完成所有课程则返回 []
+ */
+const findOrder = function (numCourses, prerequisites) {
+  return dfsTopoSort(numCourses, prerequisites);
+};
+
+/**
+ * 使用 DFS 实现拓扑排序，并判断是否存在环
+ * @param {number} numCourses
+ * @param {number[][]} prerequisites
+ * @return {number[]}
+ */
+function dfsTopoSort(numCourses, prerequisites) {
+  const graph = Array.from({ length: numCourses }, () => []); // 邻接表表示图
+  const visited = Array(numCourses).fill(0); // 节点状态：0=未访问，1=访问中，2=已完成
+  const result = []; // 用于存放拓扑排序结果（逆序）
+  let hasCycle = false; // 用于标记图中是否存在环
+
+  // 构建图：b -> a 表示先学 b 才能学 a
+  for (const [a, b] of prerequisites) {
+    graph[b].push(a);
+  }
+
+  /**
+   * 深度优先搜索当前节点
+   * @param {number} node
+   */
+  function dfs(node) {
+    if (visited[node] === 1) {
+      // 当前节点正在访问中，说明存在环
+      hasCycle = true;
+      return;
+    }
+    if (visited[node] === 2 || hasCycle) {
+      // 节点已处理，或已发现环，直接返回
+      return;
+    }
+
+    visited[node] = 1; // 标记为访问中
+    for (const neighbor of graph[node]) {
+      dfs(neighbor);
+    }
+    visited[node] = 2; // 标记为已完成
+    result.push(node); // 所有邻居处理完后再加入结果，确保当前节点排在后面
+  }
+
+  // 遍历所有节点，防止图不连通
+  for (let i = 0; i < numCourses; i++) {
+    dfs(i);
+  }
+
+  // 如果存在环，则无法完成所有课程
+  return hasCycle ? [] : result.reverse();
+}
+
+/*
+使用kahn算法来实现，一个顶点能从其他顶点过来表明有一个入度，有多少个顶点能到达这个顶点就有多少个入度，这里直接copy207
+修改一下即可
+*/
+function f2(numCourses, prerequisites) {
+  const graph = Array.from({ length: numCourses }, () => []);
+  const inDegree = Array(numCourses).fill(0);
+  const result = [];
+
+  // 构建图和入度表
+  for (const [a, b] of prerequisites) {
+    graph[b].push(a);
+    inDegree[a]++;
+  }
+
+  // 找出入度为零的顶点，将其加入队列
+  const queue = [];
+  for (let i = 0; i < numCourses; i++) {
+    if (inDegree[i] === 0) queue.push(i);
+  }
+
+  // 从队列中输出所有入度为零的顶点，如果输出的顶点数量和课程数量一致，表明可以拓扑排序，否则有环
+  while (queue.length > 0) {
+    const node = queue.shift();
+    // 将入度为零的顶点存入结果集合
+    result.push(node);
+    for (const neighbor of graph[node]) {
+      inDegree[neighbor]--;
+      if (inDegree[neighbor] === 0) queue.push(neighbor);
+    }
+  }
+
+  // 如果结果集中的顶点的数量小于numCourses那么表明有环，放回[],否则返回结果集
+  return result.length < numCourses ? [] : result;
+}
diff --git a/top-interview-leetcode150/graph/399除法求值.js b/top-interview-leetcode150/graph/399除法求值.js
new file mode 100644
index 0000000..04ba016
--- /dev/null
+++ b/top-interview-leetcode150/graph/399除法求值.js
@@ -0,0 +1,96 @@
+/**
+ * @param {string[][]} equations
+ * @param {number[]} values
+ * @param {string[][]} queries
+ * @return {number[]}
+ */
+const calcEquation = function (equations, values, queries) {
+
+};
+
+/*
+思路：通过equations和values建立一张有权图edges:[[[1, 2],...], [[2, 3],...]],在这里使用邻接表的方式表示，edges表示的是0号顶点可以到一号顶点
+并且权值为2，1顶点到2号顶点的权值是3，如果0号顶点表示a,1号顶点表示b,2号顶点表示c，那么这个图在这个题目里面的意思就是，a/b=2,b/c=2,如果要我们，
+求a/c的值不就是把a->b->c这个路径里面的权值相乘吗？所以这个题目可以分为下面几步：
+步骤：
+1.通过equations，values建立有权图edges
+2.遍历queries,比如要我们求a/e，那么我们就从a为起点出发，开始广度优先遍历，知道找到a->e的路径，之后加权（相乘），如果没找到，就是-1
+*/
+function f1(equations, values, queries) {
+  // Step 1: 给每个变量编号，变量名映射到编号
+  let nvars = 0; // 变量的数量
+  const variables = new Map(); // 存储变量名到编号的映射
+
+  // 处理 equations，给每个变量一个唯一的编号
+  const n = equations.length;
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+    // 如果变量没有编号，就给它一个编号
+    if (!variables.has(equations[i][0])) {
+      variables.set(equations[i][0], nvars++);
+    }
+    if (!variables.has(equations[i][1])) {
+      variables.set(equations[i][1], nvars++);
+    }
+  }
+
+  // Step 2: 创建图结构，存储每个节点与其他节点的比值
+  const edges = new Array(nvars).fill(0); // 创建一个数组来存储每个节点的邻接点和比值
+  for (let i = 0; i < nvars; i++) {
+    edges[i] = []; // 初始化每个节点的邻接表
+  }
+
+  // 遍历 equations，构建图，每条边的权值是它们之间的比值
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+    const va = variables.get(equations[i][0]); // 获取变量 a 的编号
+    const vb = variables.get(equations[i][1]); // 获取变量 b 的编号
+    edges[va].push([vb, values[i]]); // a → b 的比值
+    edges[vb].push([va, 1.0 / values[i]]); // b → a 的比值是 1 / (a → b)
+  }
+
+  // Step 3: 处理查询，计算每个查询的结果
+  const queriesCount = queries.length; // 查询的数量
+  const ret = []; // 存储每个查询的结果
+
+  for (let i = 0; i < queriesCount; i++) {
+    const query = queries[i]; // 当前查询
+    let result = -1.0; // 默认结果为 -1.0，表示无法计算
+
+    // 只有当查询中的两个变量都存在时，才进行计算
+    if (variables.has(query[0]) && variables.has(query[1])) {
+      const ia = variables.get(query[0]); // 获取查询中第一个变量的编号
+      const ib = variables.get(query[1]); // 获取查询中第二个变量的编号
+
+      // 如果两个变量是同一个，直接返回 1.0
+      if (ia === ib) {
+        result = 1.0;
+      } else {
+        // Step 4: 使用 DFS 或 BFS 遍历图，查找从 ia 到 ib 的比值
+        const points = []; // 存储当前正在遍历的节点
+        points.push(ia); // 从 ia 开始遍历
+
+        const ratios = new Array(nvars).fill(-1.0); // 存储每个节点的比值，初始值为 -1.0，表示不可达
+        ratios[ia] = 1.0; // 起点 ia 到 ia 的比值是 1.0
+
+        // 使用 DFS 方式遍历图
+        while (points.length && ratios[ib] < 0) {
+          const x = points.pop(); // 从栈中取出一个节点
+          // 遍历当前节点的所有邻接点
+          for (const [y, val] of edges[x]) {
+            // 如果邻接点 y 尚未访问过（ratios[y] < 0）
+            if (ratios[y] < 0) {
+              ratios[y] = ratios[x] * val; // 更新 y 的比值
+              points.push(y); // 将 y 加入栈中继续遍历
+            }
+          }
+        }
+        result = ratios[ib]; // 查询的结果是 ib 到达的比值
+      }
+    }
+
+    // 将当前查询的结果存入结果数组
+    ret[i] = result;
+  }
+
+  // 返回所有查询的结果
+  return ret;
+}
diff --git a/top-interview-leetcode150/graph/909蛇梯棋子.js b/top-interview-leetcode150/graph/909蛇梯棋子.js
new file mode 100644
index 0000000..5d11c8f
--- /dev/null
+++ b/top-interview-leetcode150/graph/909蛇梯棋子.js
@@ -0,0 +1,129 @@
+/**
+ * @param {number[][]} board
+ * @return {number}
+ */
+const snakesAndLadders = function (board) {
+
+};
+
+/*
+/*
+把棋盘的每一个位置看成图的一个顶点，每一个顶点都有六个有向边指向后面的六个位置，也就是后面的六个顶点，有的顶点比较特殊，
+它不指向后面的六个顶点，而是指向其他的顶点，我们要求的就是到达最后一个位置的顶点所需的最少步数，到这里我们很容易发现，这
+是一个图的BFS题目，我们从最初的位置一层一层的往外扩，需要用几层就是几步，
+*/
+function f1(board) {
+  // 定义一个长度为n*n+1的一维数组，将board压缩，减少计数难度
+  const n = board.length;
+  const size = n * n;
+  const arr = new Array(size + 1); // 0位置不需要，这样就能和board一一对应
+  let idx = 1; // 棋盘初始位置
+  let leftToRight = true; // s行遍历board
+
+  for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
+    if (leftToRight) {
+      for (let j = 0; j < n; j++) {
+        arr[idx++] = board[i][j];
+      }
+    } else {
+      for (let j = n - 1; j >= 0; j--) {
+        arr[idx++] = board[i][j];
+      }
+    }
+    leftToRight = !leftToRight;
+  }
+
+  // bfs队列，从第一个位置开始，[1,0]表示，到达第一个位置最少只需要一步
+  const queue = [[1, 0]];
+  const visited = new Array(size + 1).fill(false); // 防止每一层的元素重复加入到下一层
+  visited[1] = true;
+  while (queue.length) {
+    const [cur, step] = queue.shift();
+
+    // 查看邻接的六个顶点
+    for (let i = 1; i <= 6; i++) {
+      let next = cur + i; // 下一个顶点位置
+
+      // 越界，忽略这个顶点
+      if (next > size) {
+        continue;
+      }
+
+      // 如果遇到蛇和梯子立即调整指定位置
+      if (arr[next] !== -1) {
+        next = arr[next];
+      }
+
+      // 如果邻接顶点就是目标位置，直接放回到达当前顶点的步数在加1
+      if (next === size) {
+        return step + 1;
+      }
+
+      // 如果元素没有被访问将其加入队列，扩展下一层
+      if (!visited[next]) {
+        visited[next] = true;
+        queue.push([next, step + 1]);
+      }
+    }
+  }
+  return -1; // 不可达
+}
+
+/*
+将二维数组变成一维数组需要log(n*n)的时间复杂度，n为棋牌大小，相等于一开始就遍历了整个棋盘一遍，如果能实时计算当前位置，到其他位置
+在board中的位置可以大大减少时间复杂度。
+思考：假设我们有一个大小为n的棋牌，计数位置place(1 ~ n*n)在board中的坐标，首先计算行，行非常好计算，r = (place - 1) / n,那么列
+还是 (place-1) % n吗？在这个题目不是的因为棋牌是按照s行走的，偶数行从左往右，奇数行从右往左，偶数行显然是(place-1)%n，那么技术行只需要将n
+减去它即可
+*/
+
+const id2rc = (id, n) => {
+  const r = Math.floor((id - 1) / n);
+  let c = (id - 1) % n;
+  if (r % 2 === 1) {
+    c = n - 1 - c;
+  }
+  return [n - 1 - r, c];
+};
+
+function f2(board) {
+  const n = board.length;
+  const size = n * n;
+
+  // BFS
+  const queue = [[1, 0]];
+  const visited = new Array(size + 1).fill(false); // 防止每一层的元素重复加入到下一层
+  visited[1] = true;
+
+  while (queue.length) {
+    const [cur, step] = queue.shift();
+
+    // 查看邻接的六个顶点
+    for (let i = 1; i <= 6; i++) {
+      let next = cur + i; // 下一个顶点位置
+
+      // 越界，忽略这个顶点
+      if (next > size) {
+        continue;
+      }
+
+      const [r, c] = id2rc(next, n);
+      // 如果遇到蛇和梯子立即调整指定位置
+      if (board[r][c] !== -1) {
+        next = board[r][c];
+      }
+
+      // 如果邻接顶点就是目标位置，直接放回到达当前顶点的步数在加1
+      if (next === size) {
+        return step + 1;
+      }
+
+      // 如果元素没有被访问将其加入队列，扩展下一层
+      if (!visited[next]) {
+        visited[next] = true;
+        queue.push([next, step + 1]);
+      }
+    }
+  }
+  return -1; // 不可达
+}