Graphique de clonage
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Clone Graph'.
1. Apprendre
Le problème « Clone Graph » est un défi clé dans la section Graphiques.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Clone Graph.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Clone Graph.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné une référence d'un nœud dans un graphe non orienté connecté, renvoie une copie complète (clone) du graphe.
Chaque nœud du graphique contient une valeur (int) et une liste de ses voisins (List[Node]).
Le graphique est représenté sous forme de liste de contiguïté. Implémentez une fonction cloneGraph(adjList: List[List[int]]) -> List[List[int]] où adjList[i] représente les voisins du nœud i+1 (indexé 1). Renvoie la liste de contiguïté du graphe cloné.
- •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
Exemples
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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def clone_graph_opt(node):
return clone_graph_brute(node)Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés du problème des graphiques standard s’appliquent.
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