使用 oh-my-zsh

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]）。

链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-consecutive-sequence

class Node {
    public int val;
    public List<Node> neighbors;
}

测试用例格式：

简单起见，每个节点的值都和它的索引相同。例如，第一个节点值为 1（val = 1），第二个节点值为 2（val = 2），以此类推。该图在测试用例中使用邻接列表表示。

邻接列表 是用于表示有限图的无序列表的集合。每个列表都描述了图中节点的邻居集。

给定节点将始终是图中的第一个节点（值为 1）。你必须将 给定节点的拷贝 作为对克隆图的引用返回。

示例 1：

输入：adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
输出：[[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
解释：
图中有 4 个节点。
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 。

示例 2：

输入：adjList = [[]]
输出：[[]]
解释：输入包含一个空列表。该图仅仅只有一个值为 1 的节点，它没有任何邻居。

示例 3：

输入：adjList = []
输出：[]
解释：这个图是空的，它不含任何节点。

示例 4：

输入：adjList = [[2],[1]]
输出：[[2],[1]]

• 提示：

  • 节点数不超过 100 。
  • 每个节点值 Node.val都是唯一的，1 <= Node.val <= 100。
  • 无向图是一个简单图，这意味着图中没有重复的边，也没有自环。
  • 由于图是无向的，如果节点 p 是节点 q 的邻居，那么节点 q 也必须是节点 p 的邻居。
  • 图是连通图，你可以从给定节点访问到所有节点。

思路

深度优先遍历 & 广度优先遍历

深度优先遍历

邻接表的拷贝，一个map标记，然后逐个节点遍历即可

class Solution {
  private HashMap <Node,Node> visited = new HashMap<>();
  public Node cloneGraph(Node node) {
    if (node == null) {
      return node;
    }

    if (visited.containsKey(node)) {
      return visited.get(node);
    }

    Node cloneNode = new Node(node.val, new ArrayLis<>());

    visited.put(node,cloneNode);

    // 递归遍历所有的邻居，及其邻居的邻居
    for (Node neighbor : node.neighbors) {
      cloneNode.neighbors.add(cloneGraph(neighbor));
    }

    return cloneGraph;

  }
}

广度优先遍历

队列实现深度优先遍历的思路

class Solution {
  public Node cloneGraph(Node node) {
    if (node == null) {
      return node;
    }
    HashMap <Node,Node> visited = new HashMap<>();

    LinkedList<Node> queue = new LinkedList<Node>();

    queue.add(Node);

    // 初始节点的邻居
    visited.put(node, new Node(node.val, new ArrayList<>()));

    while(!queue.isEmpty()) {

      Node n = queue.remove();

      for (Node neighbor:n.nebighbors) {
        if (!visited.containsKey(neighbor)) {
          // 当前邻居的邻居
          vidited.put(neighbor, new Node(neighbor.val, new ArrayList<>()));

          queue.add(neighbor);
        }

        visited.get(n).neighbors.add(visited.get(neighbor));
      }
    }
    return visited.get(node);
  }
}

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