其他分享
首页 > 其他分享> > 133. 克隆图

133. 克隆图

作者:互联网

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。


来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/clone-graph
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

 

HashMap+bfs

/*
// Definition for a Node.
class Node {
    public int val;
    public List<Node> neighbors;
    
    public Node() {
        val = 0;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }
    
    public Node(int _val) {
        val = _val;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }
    
    public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) {
        val = _val;
        neighbors = _neighbors;
    }
}
*/

class Solution {
    public Node cloneGraph(Node node) {
        if(node==null)return null;
        Queue<Node>q=new LinkedList<Node>();
        q.offer(node);
        HashMap<Node,Node>map=new HashMap<Node,Node>();
        map.put(node,new Node(node.val,new ArrayList<Node>()));
        while(!q.isEmpty()){
            Node n=q.poll();
            for(Node neighbor:n.neighbors){
                if(!map.containsKey(neighbor)){
                    q.offer(neighbor);
                    map.put(neighbor,new Node(neighbor.val,new ArrayList<Node>()));
                }
                map.get(n).neighbors.add(map.get(neighbor));
            }
        }
        return map.get(node);
    }
}

 

标签:Node,neighbors,克隆,val,public,133,new,节点
来源: https://www.cnblogs.com/xxxsans/p/13942807.html