LeetCode第133题—克隆图—Python实现
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了LeetCode第133题—克隆图—Python实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
title: LeetCode No.133
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LeetCode第133题—克隆图
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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])。
class Node {
public int val;
public List 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。
代码
好奇挖,自己写的命名逻辑一点问题都没有,硬是不接受!!!
# Definition for a Node.
class Node(object):
def __init__(self, val = 0, neighbors = None):
self.val = val
self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []
class Solution(object):
node_neighbors_relation_dict = dict()
val_node = dict()
# fixme:DFS建图
def dfs(self, node):
if node.val not in self.node_neighbors_relation_dict.keys():
if node.val not in self.val_node.keys():
self.val_node[node.val] = Node(node.val)
self.node_neighbors_relation_dict[node.val] = []
if len(node.neighbors) != 0:
for item in node.neighbors:
self.node_neighbors_relation_dict[node.val].append(item.val)
self.dfs(item)
return
def error(self, node):
"""
:type node: Node
:rtype: Node
几个前提条件:
1. 每个节点值 Node.val 都是唯一的,利用这一点就可以建立一个访问过节点的列表,保证不会再次被访问
2. 图是连通图,你可以从给定节点访问到所有节点
3. 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
然后采用深度DFS形成邻居关系字典,其实这里考虑使用邻接矩阵或者邻接表也可以
然后最后再利用字典关系进行建图
"""
self.node_neighbors_relation_dict = dict()
self.val_node = dict()
if node == None:
return None
self.dfs(node)
# 利用构建的节点邻居关系字典来建图
res = None
num = 1
for item in self.node_neighbors_relation_dict.keys():
temp = Node(item)
if num == 1:
res = temp
num +=1
for iNode in self.node_neighbors_relation_dict[item]:
temp.neighbors.append(self.val_node[iNode])
return res
res = dict()
# fixme:上一个版本出问题了,下面是修正版本,虽然没找出来什么问题
def DFS_NV(self, node):
self.res[node] = Node(node.val) # 新建节点
for iNode in node.neighbors:
if iNode not in self.res.keys():
self.res[node].neighbors = [self.DFS_NV(iNode)]
else:
self.res[node].neighbors = [self.res[iNode]]
return self.res[node]
def cloneGraph(self, node):
"""
:type node: Node
:rtype: Node
几个前提条件:
1. 每个节点值 Node.val 都是唯一的,利用这一点就可以建立一个访问过节点的列表,保证不会再次被访问
2. 图是连通图,你可以从给定节点访问到所有节点
3. 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
然后采用深度DFS形成邻居关系字典,其实这里考虑使用邻接矩阵或者邻接表也可以
然后最后再利用字典关系进行建图
"""
if node == None:
return node
self.res = dict()
return self.DFS_NV(node)
if __name__ == '__main__':
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node3 = Node(3)
node4 = Node(4)
node1.neighbors.append(node2)
node1.neighbors.append(node4)
node2.neighbors.append(node1)
node2.neighbors.append(node3)
node3.neighbors.append(node2)
node3.neighbors.append(node4)
node4.neighbors.append(node1)
node4.neighbors.append(node3)
s = Solution()
print(s.cloneGraph(node1).val)
以上是关于LeetCode第133题—克隆图—Python实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
[leetcode]133. Clone Graph 克隆图