LeetCode-克隆图

LeetCode-克隆图

那么 LeetCode-克隆图 究竟该怎么做呢？事实上，我们只需紧紧抓住深拷贝这个核心要点，自然而然就能轻松的得到算法思路和实现方案。下面，我们一步一步的进行讲解：

首先，我们要明确深拷贝的定义。深拷贝就是指复制一个对象及其内部的所有对象，从而生成一个全新的对象，这个新的对象与原对象完全独立，相互之间不影响。

其次，我们需要对 LeetCode-克隆图 的图结构进行分析。LeetCode-克隆图 属于无向连通图，这意味着图中的每个节点都可以通过边与其他节点相连。因此，我们可以使用广度优先搜索或深度优先搜索算法来遍历整个图，并在这个过程中对每个节点进行复制。

最后，我们需要将复制出来的节点按照原图的结构重新连接起来。具体而言，对于每个复制出来的节点，我们需要找到它在原图中的邻居，然后将这些邻居的复制节点与它连接起来。

下面是 LeetCode-克隆图 的算法实现：

from collections import deque

def clone_graph(node):
    # 如果节点为空，则返回空
    if not node:
        return None

    # 使用字典来存储已经复制过的节点
    visited = {}

    # 使用广度优先搜索来遍历图
    queue = deque([node])

    # 克隆的图的根节点
    clone_root = Node(node.val)

    # 克隆图的根节点加入 visited 字典
    visited[node] = clone_root

    # 开始广度优先搜索
    while queue:
        # 从队列中取出一个节点
        curr_node = queue.popleft()

        # 遍历当前节点的所有邻居
        for neighbor in curr_node.neighbors:
            # 如果邻居节点还没有被复制过，则复制它并加入队列
            if neighbor not in visited:
                clone_neighbor = Node(neighbor.val)
                visited[neighbor] = clone_neighbor
                queue.append(neighbor)

            # 将复制的邻居节点与当前节点连接起来
            visited[curr_node].neighbors.append(visited[neighbor])

    # 返回克隆图的根节点
    return clone_root