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深拷貝一個圖的方法教程,很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
前言
在此之前,你需要對一些概念搞清楚:什么是深拷貝、淺拷貝?
淺拷貝:如果拷貝的是引用類型(非基本類型),就只會拷貝一層(嵌套的對象不會被拷貝),如果原對象發生改變,那么拷貝對象也會發生改變。
深拷貝:深拷貝的話會拷貝多層,嵌套的對象也會被拷貝出來,相當于開辟一個新的內存地址用于存放拷貝的對象。
用通俗一點(可能不完全確切)的話解釋,淺拷貝就像你的雙胞胎兄弟一樣,你們父母親人都是一樣的;而深拷貝就像另一個平行的時空,那里有另一個你的一切。
既然搞懂了深淺拷貝以及其區別,我們再看看圖,圖一般用來表示節點和節點之間的關系,常分為有向圖和無向圖,在這里我們以無向圖(一旦連接即雙向)為主題。
我們對圖的表示一般有鄰接矩陣和鄰接表,鄰接矩陣的話比較直觀的表示一個圖的連通性,操作維護更簡單,在Java中一般使用二維數組表示鄰接矩陣,數組中的值可以表示兩個節點的權值。
鄰接矩陣表示一個圖
使用鄰接矩陣雖然簡單但是有個比較差的就是浪費較多內存空間,所以很多情況還是使用鄰接表來表示一個圖,鄰接表一般是數組+鏈表的這么一個組合。但是也有一些特殊情況各個節點比較獨立的不用數組聯立。
鄰接表表示一個圖
問題分析
如果這個圖使用鄰接表表示,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),這個問題是力扣131克隆圖原題。
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; }
圖片來源力扣
給一個節點的引用,怎么克隆這個圖呢?
如果只有這一個節點,那么克隆這個節點就好。如果這個節點只有一層鄰居,那克隆這個鄰居的列表(克隆List集合)即可。
但事實是這個節點可能有多層鄰居,并且鄰居之間可能存在著復雜聯系。
可能的一個圖
克隆整個圖,所以圖的每一個節點都要被克隆的,我們需要使用圖論的搜索算法來枚舉所有節點,并且在遍歷的過程中我們需要想辦法將節點之間的關系也克隆下來。遍歷的方法可以使用dfs或者bfs,這里使用bfs來實現。
凡是遇到苦難的時候我們模擬一下這個克隆的過程即可,通過下面這張圖可以大概了解克隆圖的過程中,最大的問題是要避免創建重復節點。即有的節點一旦被創建它的引用可能在后面會被用到的。
模擬克隆的過程
那我們該如何解決這個問題呢?怎么樣能夠快速找到對應節點的引用?
這里最好的方法是使用HashMap,其中key保存的是被克隆圖中的節點,而value是在克隆圖中所對應的節點,這樣在克隆新圖的過程中,我們遍歷被克隆圖中節點鄰居的時候,就可以用哈希判斷這個節點對應的value是否存在(即這個節點在克隆圖中是否存在)。
如果存在那么直接使用HashMap找到對應節點放入克隆圖中新創建的List中。
不過不存在說明這個節點第一次遇到,克隆這個節點,先放到hashMap中與被克隆節點對應,然后放入克隆圖中新創建的List中。
這個流程其中大概是這樣的:
其中一個過程Map的變化和作用
有了上面的分析,想必你對這個問題的解決已經有了思路和想法,下面就提供一下代碼實現。
/* // Definition for a Node. class Node { public int val; public List<Node> neighbors; public Node() { val = 0; neighbors = new ArrayList<Node>(); } public Node(int _val) { val = _val; neighbors = new ArrayList<Node>(); } public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) { val = _val; neighbors = _neighbors; } } */ class Solution { public Node cloneGraph(Node node) { if(node==null) return null; Map<Node, Node>map=new HashMap<Node, Node>();//節點映射克隆的節點 Queue<Node>oldqueue=new ArrayDeque<Node>();//bfs隊列 oldqueue.add(node); Node value=new Node(node.val);//先將返回的節點 創建、映射 map.put(node, value); while (!oldqueue.isEmpty()) { Node oldnode=oldqueue.poll(); Node newnode=map.get(oldnode);//找到這個節點對應克隆的映射(一定存在) List<Node>list=oldnode.neighbors;//鄰居 List<Node>listnew=new ArrayList<Node>();//克隆鄰居 for(Node team:list) { if(map.containsKey(team)) { listnew.add(map.get(team)); //點以前已經遇到,直接添加到鄰居列表 } else {//這個鄰居第一次碰到,需要創建新節點賦予值 Node no=new Node(team.val); map.put(team, no);//映射 listnew.add(no); oldqueue.add(team);//這個點第一次遇到,要將它放到隊列中進行bfs搜索 } } newnode.neighbors=listnew;//將節點的鄰居指向list } return value; } }
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