133. 克隆图

133. 克隆图

  • 题目-中等难度
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  • 1. bfs

题目-中等难度

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

示例 1:
133. 克隆图_第1张图片

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:
133. 克隆图_第2张图片

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:

133. 克隆图_第3张图片

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/problems/summary-ranges
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1. bfs

时间
48ms
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内存
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"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val = 0, neighbors = None):
        self.val = val
        self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []
"""

class Solution:
    def cloneGraph(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:
        # 如果没有节点存在, 直接返回空节点
        if not node:
            return node
        # 创建字典
        visited = defaultdict()
        # 根节点放入列表中
        li = [node]
        # 将放入的根节点添加到字典, 以对象的形式存在
        visited[node] = Node(node.val,[])
        # 广度遍历
        while li:
            # 获取节点
            a = li.pop(0)
            # 遍历当前节点的neighbors
            for n in a.neighbors:
                # 如果 neighbor中的节点不在字典中
                if n not in visited:
                    # 添加节点作为对象到字典
                    visited[n] = Node(n.val,[])
                    # 添加节点到li
                    li.append(n)
                # 当前对象的neighbors列表中添加关联对象
                visited[a].neighbors.append(visited[n])
        # 返回node对象
        return visited[node]

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