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133. 克隆图
图中的每个节点都包含它的值 val（int）和其邻居的列表（list[Node]）。
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class Node {
public int val;
public List<Node> 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。
提示：
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这张图中的节点数在
[0, 100]之间。 -
1 <= Node.val <= 100 -
每个节点值
Node.val都是唯一的， -
图中没有重复的边，也没有自环。
-
图是连通图，你可以从给定节点访问到所有节点。
思路分析
这道题可以使用类似 138. Copy List with Random Pointer 的解法来求解。
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一刷
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二刷
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/**
* @author D瓜哥 · https://www.diguage.com
* @since 2020-02-10 00:22
*/
// Definition for a Node.
static class Node {
public int val;
public List<Node> neighbors;
public Node() {
val = 0;
neighbors = new ArrayList<>();
}
public Node(int _val) {
val = _val;
neighbors = new ArrayList<>();
}
public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) {
val = _val;
neighbors = _neighbors;
}
}
/**
* Runtime: 28 ms, faster than 34.86% of Java online submissions for Clone Graph.
* Memory Usage: 38.8 MB, less than 5.88% of Java online submissions for Clone Graph.
*/
public Node cloneGraphDfs(Node node) {
Map<Node, Node> dict = new HashMap<>();
return dfs(node, dict);
}
private Node dfs(Node node, Map<Node, Node> dict) {
if (Objects.isNull(node)) {
return null;
}
if (dict.containsKey(node)) {
return dict.get(node);
}
Node clone = new Node(node.val, new ArrayList<>(node.neighbors.size()));
dict.put(node, clone);
for (Node n : node.neighbors) {
clone.neighbors.add(dfs(n, dict));
}
return clone;
}
/**
* Runtime: 26 ms, faster than 47.60% of Java online submissions for Clone Graph.
* Memory Usage: 39.3 MB, less than 5.88% of Java online submissions for Clone Graph.
*/
public Node cloneGraph(Node node) {
if (Objects.isNull(node)) {
return null;
}
Map<Node, Node> dict = new HashMap<>();
dict.put(node, new Node(node.val, new ArrayList<>(node.neighbors.size())));
Deque<Node> deque = new LinkedList<>();
deque.addLast(node);
while (!deque.isEmpty()) {
Node curr = deque.removeFirst();
for (Node n : curr.neighbors) {
if (!dict.containsKey(n)) {
dict.put(n, new Node(n.val, new ArrayList<>(n.neighbors.size())));
deque.addLast(n);
}
dict.get(curr).neighbors.add(dict.get(n));
}
}
return dict.get(node);
}
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/**
* @author D瓜哥 · https://www.diguage.com
* @since 2025-06-05 09:36:00
*/
public Node cloneGraph(Node node) {
if (node == null) {
return null;
}
Map<Node, Node> map = new HashMap<>();
return dfs(node, map);
}
private Node dfs(Node node, Map<Node, Node> map) {
if (node == null) {
return null;
}
if (map.containsKey(node)) {
return map.get(node);
}
Node newNode = new Node(node.val);
map.put(node, newNode);
for (Node neighbor : node.neighbors) {
newNode.neighbors.add(dfs(neighbor, map));
}
return newNode;
}