給你無向 連通 圖中一個節點的引用，請你返回該圖的 深拷貝（克隆）。

圖中的每個節點都包含它的值 val（int） 和其鄰居的列表（list[Node]）。

class Node {public int val;public List<Node> neighbors; }

測試用例格式：

簡單起見，每個節點的值都和它的索引相同。例如，第一個節點值為 1（val = 1），第二個節點值為 2（val = 2），以此類推。該圖在測試用例中使用鄰接列表表示。

鄰接列表 是用于表示有限圖的無序列表的集合。每個列表都描述了圖中節點的鄰居集。

給定節點將始終是圖中的第一個節點（值為 1）。你必須將 給定節點的拷貝 作為對克隆圖的引用返回。

示例 1：

輸入：adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
輸出：[[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
解釋：
圖中有 4 個節點。
節點 1 的值是 1，它有兩個鄰居：節點 2 和 4 。
節點 2 的值是 2，它有兩個鄰居：節點 1 和 3 。
節點 3 的值是 3，它有兩個鄰居：節點 2 和 4 。
節點 4 的值是 4，它有兩個鄰居：節點 1 和 3 。

示例 2：

輸入：adjList = [[]]
輸出：[[]]
解釋：輸入包含一個空列表。該圖僅僅只有一個值為 1 的節點，它沒有任何鄰居。

示例 3：

輸入：adjList = []
輸出：[]
解釋：這個圖是空的，它不含任何節點。

示例 4：

輸入：adjList = [[2],[1]]
輸出：[[2],[1]]

提示：

節點數不超過 100 。

每個節點值 Node.val 都是唯一的，1 <= Node.val <= 100。

無向圖是一個簡單圖，這意味著圖中沒有重復的邊，也沒有自環。

由于圖是無向的，如果節點 p 是節點 q 的鄰居，那么節點 q 也必須是節點 p 的鄰居。

圖是連通圖，你可以從給定節點訪問到所有節點。

DFS

題目只給了我們一個節點的引用，因此為了知道整張圖的結構以及對應節點的值，我們需要從給定的節點出發，進行「圖的遍歷」，并在遍歷的過程中完成圖的深拷貝。

為了避免在深拷貝時陷入死循環，我們需要理解圖的結構。對于一張無向圖，任何給定的無向邊都可以表示為兩個有向邊，即如果節點 A 和節點 B 之間存在無向邊，則表示該圖具有從節點 A 到節點 B 的有向邊和從節點 B 到節點 A 的有向邊。

為了防止多次遍歷同一個節點，陷入死循環，我們需要用一種數據結構記錄已經被克隆過的節點。

Code

class Solution:def __init__(self):self.visited = {}def cloneGraph(self, node: 'Node') -> 'Node':if not node:return nodeif node in self.visited:return self.visited[node]cloneNode = Node(node.val, [])self.visited[node] = cloneNodeif node.neighbors:cloneNode.neighbors = [self.cloneGraph(n) for n in node.neighbors]return cloneNode

復雜度分析

• 時間復雜度：$O(N)$，其中 $N$ 表示節點數量。深度優先搜索遍歷圖的過程中每個節點只會被訪問一次。

• 空間復雜度：$O(N)$。存儲克隆節點和原節點的哈希表需要 $O(N)$ 的空間，遞歸調用棧需要 $O(H)$ 的空間，其中 $H$ 是圖的深度，經過放縮可以得到 $O(H)=O(N)$，因此總體空間復雜度為 $O(N)$。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的133. Clone Graph 克隆图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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