数据结构与算法之图: Leetcode 133. 克隆图 (Typescript版)

克隆图

• https://leetcode.cn/problems/clone-graph/description/

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。

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。

算法实现

1 ）深度优先遍历

/*** Definition for Node.* class Node {*     val: number*     neighbors: Node[]*     constructor(val?: number, neighbors?: Node[]) {*         this.val = (val===undefined ? 0 : val)*         this.neighbors = (neighbors===undefined ? [] : neighbors)*     }* }*/// 深度优先遍历方法
function cloneGraph(node: Node | null): Node | null {if(!node) return;const visited = new Map(); // 记录哪些节点被访问，以及节点的映射关系const dfs = (n: Node | null) => {// console.log(n.val);let nCopy = new Node(n.val); // 克隆了一个节点visited.set(n, nCopy); // 将每个拷贝的节点和之前的节点做一个映射的关系// 空数组的forEach不会执行(n.neighbors || []).forEach(ne => {if(!visited.has(ne)) {dfs(ne);}nCopy.neighbors.push(visited.get(ne));});};dfs(node);return visited.get(node); // 将起始节点的拷贝作为克隆图的引用返回
}

• 解题思路

  • 拷贝所有节点
  • 拷贝所有边

• 解题步骤

  • 深度或广度优先遍历所有节点
  • 拷贝所有的节点，存储起来
  • 将拷贝的节点，按照原图的连接方法进行连接

• 时间复杂度：O(n)

  • 访问了图的所有节点

• 空间复杂度：O(n)

  • Map结构存储了所有的节点

2 ）广度优先遍历

/*** Definition for Node.* class Node {*     val: number*     neighbors: Node[]*     constructor(val?: number, neighbors?: Node[]) {*         this.val = (val===undefined ? 0 : val)*         this.neighbors = (neighbors===undefined ? [] : neighbors)*     }* }*/function cloneGraph(node: Node | null): Node | null {if(!node) return;const visited = new Map(); // 记录哪些节点被访问，以及节点的映射关系// visited.set(node, true); // 标记第一个节点被访问过visited.set(node, new Node(node.val)); // 克隆一个起始节点并和原始节点做关联const q = [node];while(q.length) {const n = q.shift();// console.log(n.val);(n.neighbors || []).forEach(ne => {if(!visited.has(ne)) {q.push(ne);visited.set(ne, new Node(ne.val)); // 拷贝节点}// 拷贝边visited.get(n).neighbors.push(visited.get(ne));})}return visited.get(node);
}

• 时间复杂度 O(n)
  • 遍历所有节点
• 空间复杂度 O(n)
  • 一个队列