克隆图
“克隆图”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“克隆图”问题是图部分的一个关键挑战。
此实现重点关注 Python 中的中级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化克隆图的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读克隆图的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定连接无向图中节点的引用，返回该图的深层副本（克隆）。
图中的每个节点都包含一个值 (int) 及其邻居列表 (List[Node])。
该图表示为邻接表。实现函数 cloneGraph(adjList: List[List[int]]) -> List[List[int]] ，其中 adjList[i] 表示节点 i+1 的邻居（1 索引）。返回克隆图的邻接表。
- •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
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
def clone_graph_opt(node):
return clone_graph_brute(node)暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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