【LeetCode 中等题】62-克隆图

题目描述：克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个 label （标签）和一个 neighbors （邻接点）列表。OJ的无向图序列化：节点被唯一标记。

我们用 # 作为每个节点的分隔符，用 , 作为节点标签和邻接点的分隔符。例如，序列化无向图 {0,1,2#1,2#2,2}。

该图总共有三个节点, 被两个分隔符 # 分为三部分。

第一个节点的标签为 0，存在从节点 0 到节点 1 和节点 2 的两条边。

第二个节点的标签为 1，存在从节点 1 到节点 2 的一条边。

第三个节点的标签为 2，存在从节点 2 到节点 2 (本身) 的一条边，从而形成自环。

我们将图形可视化如下：
       1
      / \
     /   \
    0 --- 2
         / \
         \_/

解法1。BFS方式，首先用队列的方式遍历所有节点，用dic的方式存储源节点和新节点的映射关系，然后遍历每个节点，通过键值更新键值。

# Definition for a undirected graph node
# class UndirectedGraphNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.label = x
#         self.neighbors = []

class Solution:
    # @param node, a undirected graph node
    # @return a undirected graph node
    def cloneGraph(self, node):
        if not node:
            return
        dic = {}
        q = [node]
        new_head = UndirectedGraphNode(node.label)
        dic[node] = new_head
        while q:
            cur = q.pop(0)
            for ne in cur.neighbors:
                if ne not in dic:
                    q.append(ne)
                    new_one = UndirectedGraphNode(ne.label)
                    dic[ne] = new_one
                dic[cur].neighbors.append(dic[ne])
        return new_head

解法2。DFS方式，代码和BFS很像，只是递归调用直至最深处最后一个元素，再回溯一个个，最先遍历的节点的最后被复制完善。

class Solution:
    # @param node, a undirected graph node
    # @return a undirected graph node
    def cloneGraph(self, node):
        if not node:
            return
        dic = {}
        new_head = UndirectedGraphNode(node.label)
        dic[node] = new_head
        self.dfs(node, dic)
        return new_head
    
    def dfs(self, node, dic):
        if not node:
            return
        for ne in node.neighbors:
            if ne not in dic:
                new_one = UndirectedGraphNode(ne.label)
                dic[ne] = new_one
                self.dfs(ne, dic)
            dic[node].neighbors.append(dic[ne])

参考链接：https://www.jianshu.com/p/f4cb4a9e7570

【LeetCode 中等题】62-克隆图

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