• [LeetCode in Python] 133 (M) clone graph 克隆图


    题目

    https://leetcode-cn.com/problems/clone-graph/

    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])。

    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。

    解题思路

    • 感觉还是BFS写起来简单粗暴,比DFS好理解
    • 使用字典来存储老节点到新节点的映射
    • 这个字典还可以用来记录访问过哪些老节点

    代码

    """
    # Definition for a Node.
    class Node:
        def __init__(self, val = 0, neighbors = []):
            self.val = val
            self.neighbors = neighbors
    """
    
    class Solution:
        def cloneGraph(self, node: 'Node') -> 'Node':
            if node is None: 
                return None
    
            # - map old node to new node
            map_dict = {node:Node(node.val, [])}
            q = deque()
            q.append(node)
    
            # - BFS
            while q:
                nd = q.popleft()
    
                for nei in nd.neighbors:
                    if nei not in map_dict:
                        # - create and map to new node
                        map_dict[nei] = Node(nei.val, [])
                        q.append(nei)
    
                    # - update map
                    map_dict[nd].neighbors.append(map_dict[nei] )
    
            return map_dict[node]
            
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/journeyonmyway/p/12717227.html
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