LeetCode-133-克隆图
克隆图
题目描述:给你无向 连通 图中一个节点的引用,请你返回该图的 深拷贝(克隆)。
图中的每个节点都包含它的值 val(int) 和其邻居的列表(list[Node])。
示例说明请见LeetCode官网。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/clone-graph/
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解法一:深度优先遍历
首先,如果当前节点为空,不用处理,直接返回。
否则,使用一个Map即visited来存储已经处理过的图节点和相应的克隆节点,递归处理过程如下:
- 判断当前节点是否在visited中,如果在,则说明已经处理过了,则直接从visited中取出当前节点的克隆并返回。
- 否则,根据当前节点克隆出一个新的克隆节点,新克隆的节点的邻居节点初始化为空,然后将当前节点和新的克隆节点添加到visited中;
- 然后递归处理当前节点的邻居节点。
最后,返回当前节点的克隆节点。
解法二:广度优先遍历
同样的,首先,如果当前节点为空,不用处理,直接返回。
否则,也是需要初始化一个Map即visited来存储已经处理过的图节点和相应的克隆节点,首先将当前节点和由当前节点克隆的节点添加到visited中,然后将当前节点添加到一个队列queue中,然后处理队列中的节点,知道队列不为空,处理过程如下:
- 取出队列的头结点为curNode;
- 遍历处理curNode节点的邻居节点;
- 如果当前邻居节点不在visited,则将其和相应的克隆节点添加到visited中,并将其加到队列中;
- 然后将当前邻居节点的克隆节点添加到curNode的克隆节点的邻居节点列表中。
最后,返回初始节点的克隆节点。
注:图相关的算法还是了解的不多,得多学学。
import com.kaesar.leetcode.GraphNode;
import java.util.*;
public class LeetCode_133 {
private static Map<GraphNode, GraphNode> visited = new HashMap<>();
/**
* 深度优先遍历
*
* @param node 当前节点
* @return
*/
public static GraphNode cloneGraph(GraphNode node) {
if (node == null) {
return node;
}
// 如果该节点已经被访问过了,则直接从哈希表中取出对应的克隆节点返回
if (visited.containsKey(node)) {
return visited.get(node);
}
// 克隆当前节点
GraphNode cloneNode = new GraphNode(node.val, new ArrayList<>());
// 哈希表存储
visited.put(node, cloneNode);
// 递归处理当前节点的邻居节点
for (GraphNode neighbor : node.neighbors) {
cloneNode.neighbors.add(cloneGraph(neighbor));
}
return cloneNode;
}
/**
* 广度优先遍历
*
* @param node 当前节点
* @return
*/
public static GraphNode cloneGraph2(GraphNode node) {
if (node == null) {
return node;
}
HashMap<GraphNode, GraphNode> visited = new HashMap<>();
Queue<GraphNode> queue = new LinkedList<>();
// 将当前节点添加到队列中
queue.add(node);
// 克隆第一个节点并存储到哈希表中
visited.put(node, new GraphNode(node.val, new ArrayList<>()));
// 广度优先遍历
while (!queue.isEmpty()) {
// 取出队列的头节点
GraphNode curNode = queue.remove();
// 遍历当前节点的邻居节点
for (GraphNode neighbor : curNode.neighbors) {
if (!visited.containsKey(neighbor)) {
visited.put(neighbor, new GraphNode(neighbor.val, new ArrayList<>()));
// 将邻居节点添加到队列中
queue.add(neighbor);
}
// 更新当前节点的邻居节点列表
visited.get(curNode).neighbors.add(visited.get(neighbor));
}
}
return visited.get(node);
}
public static void main(String[] args) {
}
}
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