mirror of
https://gitee.com/TheAlgorithms/LeetCodeAnimation.git
synced 2024-12-06 15:19:44 +08:00
0133 Solved
This commit is contained in:
parent
750635b5f7
commit
7824b97ede
BIN
0133-Clone-Graph/Animation/133.gif
Normal file
BIN
0133-Clone-Graph/Animation/133.gif
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 11 MiB |
BIN
0133-Clone-Graph/Animation/133.m4v
Normal file
BIN
0133-Clone-Graph/Animation/133.m4v
Normal file
Binary file not shown.
65
0133-Clone-Graph/Article/0133-Clone-Graph.md
Normal file
65
0133-Clone-Graph/Article/0133-Clone-Graph.md
Normal file
@ -0,0 +1,65 @@
|
||||
# LeetCode 第 133 号问题:克隆图
|
||||
|
||||
> 本文首发于公众号「图解面试算法」,是 [图解 LeetCode ](<https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation>) 系列文章之一。
|
||||
>
|
||||
> 同步博客:https://www.algomooc.com
|
||||
|
||||
题目来源于 LeetCode 上第 133 号问题:克隆图。题目难度为 Medium,目前通过率为 54.8% 。
|
||||
|
||||
### 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])。
|
||||
|
||||
|
||||
**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 = [[2],[1]]
|
||||
输出:[[2],[1]]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 题目解析
|
||||
|
||||
给你一个图,让你完整地拷贝一份。这道题目不难,但是在实际的工作项目中却时常遇到。这道题目有很多种解法,但是建议站在实际工作的角度去思考。
|
||||
|
||||
图是由一个个节点组成的,完整地拷贝一份图,那么就意味着我们要对每个节点进行拷贝,而且节点与节点的关系也要拷贝过来。做到这一点也不难,我们只需要遍历一遍图就可以了,这里的关键点在于题目强调是 **无向图**,也就是说我们可以从图上的任意点出发到达图上的所有节点。那么问题从而就转换到了如何遍历图,我们可以使用广度优先搜索,也可以使用深度优先搜索,从工作的角度出发,比较推荐广度优先搜索,因为理解容易,实现简单,而且不涉及栈溢出的问题,处理大规模数据比较安全。
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
||||
### 动画演示
|
||||
|
||||
![](../Animation/133.gif)
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
||||
### 复杂度分析
|
||||
|
||||
一般使用广度优先搜索遍历图,时间复杂度是 `O(n + m)`,其中这里的 n 表示的是图上的节点数,m 表示的图上的边的数量。从广度优先搜索的 **由点及面** 的性质,你不难理解这个结果。极端情况下,当这张图是一张全联通的图,时间复杂度就会是 `O(n^2)`,解释起来也很容易,因为你每访问完一个节点,下面都会去访问相邻的节点,一个节点和所有的节点相连,那么在一个节点上花费的时间就是 n,在 n 节点上花费的时间就是 n^2。因为我们使用了队列存放接下来需要遍历的节点,空间复杂度就是 `O(n)`。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
![](../../Pictures/qrcode.jpg)
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user