LeetCode-----第133题-----克隆图
克隆图
难度：中等
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 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。
题目分析：
本题主要考察的是图论，考察图的遍历，BFS和DFS，这里将两种写法都会写一遍。我们先分析一下题目，题目意思是要深拷贝所有节点，并且连接起来。
先来说下BFS的思路，BFS是层次遍历，因为是图，所以有可能会重复遍历，我们先申请一个哈希表进行查看是否遍历过，并声明一个队列，先将第一个顶点压入队列，然后开始遍历邻顶点，并查看是否被访问过，如果没被访问过那么进行复制，并在哈希表中建立临顶点，直到所有遍历完为止。
DFS的主要思路是：利用递归实现，先判断利用hash表是否遍历过，如果遍历过就直接返回，如果没有访问过就进行节点复制，并且进行for循环遍历临顶点，在遍历的时候调用递归，最后将临顶点通过hash表中的顶点，连接进去。
参考代码：（BFS）
//这个是官方node
class Node {
public:
int val;
vector neighbors;
Node() {
val = 0;
neighbors = vector();
}
Node(int _val) {
val = _val;
neighbors = vector();
}
Node(int _val, vector _neighbors) {
val = _val;
neighbors = _neighbors;
}
};
//BFS
class Solution {
public:
Node* cloneGraph(Node* node) {
if (node == NULL)
return node;
//建立一个哈希表用于查询是否遍历过
unordered_map node_map;
//先复制第一个顶点，并放入哈希表和队列中，哈希表中的键值对是旧node和新node
Node* new_node = new Node(node->val);
node_map[node] = new_node;
queue node_q;
node_q.push(node);
//进行BFS层次遍历
while (!node_q.empty())
{
auto now_node = node_q.front();
node_q.pop();
//遍历所有临顶点
for (auto neighbor_node : now_node->neighbors)
{
//判断当前临顶点是否遍历过
if (node_map.find(neighbor_node) == node_map.end())
{
//如果没有遍历过，就创建新节点，放入哈希表和队列
node_map[neighbor_node] = new Node(neighbor_node->val);
node_q.push(neighbor_node);
}
//并进行邻节点存放
node_map[now_node]->neighbors.push_back(node_map[neighbor_node]);
}
}
return new_node;
}
};
参考代码：（DFS）
//官方node
class Node {
public:
int val;
vector neighbors;
Node() {
val = 0;
neighbors = vector();
}
Node(int _val) {
val = _val;
neighbors = vector();
}
Node(int _val, vector _neighbors) {
val = _val;
neighbors = _neighbors;
}
};
//DFS
class Solution {
public:
Node* cloneGraph(Node* node) {
if (node == NULL)
return node;
//判断是否遍历过
if (visit_node.find(node) != visit_node.end())
return visit_node[node];
//在没遍历过的情况下创建行的顶点，进行复制
visit_node[node] = new Node(node->val);
//复制顶点
for (auto neighbor_node : node->neighbors)
{
//遍历临顶点，并且将临顶点进行递归，并且返回值作为当前顶点的临顶点进行压入
visit_node[node]->neighbors.push_back(cloneGraph(neighbor_node));
}
return visit_node[node];
}
private:
unordered_map visit_node;
};