LeetCode算法题133:克隆图解析
给定无向连通图中一个节点的引用,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:
输入:
{"$id":"1","neighbors":[{"$id":"2","neighbors":[{"$ref":"1"},{"$id":"3","neighbors":[{"$ref":"2"},{"$id":"4","neighbors":[{"$ref":"3"},{"$ref":"1"}],"val":4}],"val":3}],"val":2},{"$ref":"4"}],"val":1}
解释:
节点 1 的值是 1,它有两个邻居:节点 2 和 4 。
节点 2 的值是 2,它有两个邻居:节点 1 和 3 。
节点 3 的值是 3,它有两个邻居:节点 2 和 4 。
节点 4 的值是 4,它有两个邻居:节点 1 和 3 。
对于图来说一般都是DFS或者BFS,这里就用DFS了,思路就是利用一个哈希表,键存储遍历到的点的val,值存储这个点的地址,如果遍历到的点哈希表中已经有了,说明已经复制过了,直接返回,如果没有,那么就复制当前节点并加到哈希表中,然后遍历当前节点的neighbors添加到新建节点的neighbors。
C++源代码:
/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
int val;
vector<Node*> neighbors;
Node() {}
Node(int _val, vector<Node*> _neighbors) {
val = _val;
neighbors = _neighbors;
}
};
*/
class Solution {
public:
Node* cloneGraph(Node* node) {
unordered_map<int, Node*> m;
return clone(node, m);
}
Node* clone(Node* node, unordered_map<int, Node*>& m){
if(!node) return node;
if(m.count(node->val)) return m[node->val];
Node *newNode = new Node(node->val);
m[node->val] = newNode;
for(int i=0;i<node->neighbors.size();i++){
newNode->neighbors.push_back(clone(node->neighbors[i], m));
}
return newNode;
}
};
python3源代码:
"""
# Definition for a Node.
class Node:
def __init__(self, val, neighbors):
self.val = val
self.neighbors = neighbors
"""
class Solution:
def cloneGraph(self, node: 'Node') -> 'Node':
m = {}
return self.clone(node, m)
def clone(self, node, m):
if node==None:
return node
if node.val in m.keys():
return m[node.val]
newNode = Node(node.val, [])
m[node.val] = newNode
for i in range(len(node.neighbors)):
newNode.neighbors.append(self.clone(node.neighbors[i], m))
return newNode