☆打卡算法☆LeetCode 133. 克隆图 算法解析
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一、题目
1、算法题目
“给定一个无向连通图中一个节点的引用,返回该图的深拷贝。”
题目链接:
来源:力扣(LeetCode)
链接: 133. 克隆图 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
2、题目描述
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。
二、解题
1、思路分析
这道题首先明确图的深拷贝是在做什么,深拷贝就是构建一张与原图结构值一样的图,但是其中的节点不再是原来的图节点的引用。
由于题目只给了一个节点的引用,为了知道整张图的机构以及对应节点的值,需要遍历整个图,然后用字典记录已经访问的点,遍历的方法就是深度遍历或者广度遍历。
在遍历的过程中,如果当前的节点不在哈希表中,则创建它的克隆节点并存储在哈希表中。
递归调用每个节点的邻接点,每次节点递归调用的次数等于邻接点的数量,最终返回这些克隆邻接点的列表,将其放入对应克隆的节点的邻接表中。
2、代码实现
代码参考:
class Solution {
private HashMap <Node, Node> visited = new HashMap <> ();
public Node cloneGraph(Node node) {
if (node == null) {
return node;
}
// 如果该节点已经被访问过了,则直接从哈希表中取出对应的克隆节点返回
if (visited.containsKey(node)) {
return visited.get(node);
}
// 克隆节点,注意到为了深拷贝我们不会克隆它的邻居的列表
Node cloneNode = new Node(node.val, new ArrayList());
// 哈希表存储
visited.put(node, cloneNode);
// 遍历该节点的邻居并更新克隆节点的邻居列表
for (Node neighbor: node.neighbors) {
cloneNode.neighbors.add(cloneGraph(neighbor));
}
return cloneNode;
}
}
3、时间复杂度
时间复杂度:O(N)
其中N表示节点数量,深度优先搜索遍历图的过程中每个节点只会被访问一次。
空间复杂度:O(N)
其中N表示接地那数量,递归调用栈需要O(N)的空间,其中N是图的深度,因此总体空间复杂度为O(N)。
三、总结
根据一个节点的引用,使用深度遍历金锭图的遍历,在遍历的过程中完成图的深拷贝。
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