Clonar gráfico
Guía detallada e implementación Python para el problema 'Clone Graph'.
1. aprender
El problema del 'Clonar gráfico' es un desafío clave en la sección de Gráficos.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel medio en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico para Clone Graph.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Clone Graph.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Dada una referencia de un nodo en un gráfico no dirigido conectado, devuelve una copia profunda (clon) del gráfico.
Cada nodo del gráfico contiene un valor (int) y una lista de sus vecinos (Lista[Nodo]).
El gráfico se representa como una lista de adyacencia. Implemente una función cloneGraph(adjList: List[List[int]]) -> List[List[int]] donde adjList[i] representa los vecinos del nodo i+1 (indexado 1). Devuelve la lista de adyacencia del gráfico clonado.
- •The number of nodes in the graph is in the range [0, 100]
- •1 <= Node.val <= 100
- •Node.val is unique for each node
- •There are no repeated edges and no self-loops in the graph
Ejemplos
adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
[[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]]
Node 1's neighbors are 2 and 4. Node 2's neighbors are 1 and 3. Node 3's neighbors are 2 and 4. Node 4's neighbors are 1 and 3.
adjList = [[]]
[[]]
The graph contains only one node with value 1 and no neighbors.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def clone_graph_opt(node):
return clone_graph_brute(node)Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
class Node:
def __init__(self, val=0, neighbors=None):
self.val = val
self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []
def clone_graph_brute(node):
if not node: return None
oldToNew = {}
def dfs(node):
if node in oldToNew: return oldToNew[node]
copy = Node(node.val)
oldToNew[node] = copy
for nei in node.neighbors:
copy.neighbors.append(dfs(nei))
return copy
return dfs(node)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades del problema de gráficos estándar.
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