深拷貝一個圖的方法教程

深拷貝一個圖的方法教程，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

前言

在此之前，你需要對一些概念搞清楚：什么是深拷貝、淺拷貝?

淺拷貝：如果拷貝的是引用類型(非基本類型)，就只會拷貝一層(嵌套的對象不會被拷貝)，如果原對象發(fā)生改變，那么拷貝對象也會發(fā)生改變。

深拷貝：深拷貝的話會拷貝多層，嵌套的對象也會被拷貝出來，相當于開辟一個新的內存地址用于存放拷貝的對象。

用通俗一點(可能不完全確切)的話解釋，淺拷貝就像你的雙胞胎兄弟一樣，你們父母親人都是一樣的;而深拷貝就像另一個平行的時空，那里有另一個你的一切。

既然搞懂了深淺拷貝以及其區(qū)別，我們再看看圖，圖一般用來表示節(jié)點和節(jié)點之間的關系，常分為有向圖和無向圖，在這里我們以無向圖(一旦連接即雙向)為主題。

我們對圖的表示一般有鄰接矩陣和鄰接表，鄰接矩陣的話比較直觀的表示一個圖的連通性，操作維護更簡單，在Java中一般使用二維數(shù)組表示鄰接矩陣，數(shù)組中的值可以表示兩個節(jié)點的權值。

鄰接矩陣表示一個圖

使用鄰接矩陣雖然簡單但是有個比較差的就是浪費較多內存空間，所以很多情況還是使用鄰接表來表示一個圖，鄰接表一般是數(shù)組+鏈表的這么一個組合。但是也有一些特殊情況各個節(jié)點比較獨立的不用數(shù)組聯(lián)立。

鄰接表表示一個圖

問題分析

如果這個圖使用鄰接表表示，給你無向 連通 圖中一個節(jié)點的引用，請你返回該圖的 深拷貝(克隆)，這個問題是力扣131克隆圖原題。

圖中的每個節(jié)點都包含它的值 val(int) 和其鄰居的列表(list[Node])。

class Node {     public int val;     public List<Node> neighbors; }

圖片來源力扣

給一個節(jié)點的引用，怎么克隆這個圖呢?

如果只有這一個節(jié)點，那么克隆這個節(jié)點就好。如果這個節(jié)點只有一層鄰居，那克隆這個鄰居的列表(克隆List集合)即可。

但事實是這個節(jié)點可能有多層鄰居，并且鄰居之間可能存在著復雜聯(lián)系。

可能的一個圖

克隆整個圖，所以圖的每一個節(jié)點都要被克隆的，我們需要使用圖論的搜索算法來枚舉所有節(jié)點，并且在遍歷的過程中我們需要想辦法將節(jié)點之間的關系也克隆下來。遍歷的方法可以使用dfs或者bfs，這里使用bfs來實現(xiàn)。

凡是遇到苦難的時候我們模擬一下這個克隆的過程即可，通過下面這張圖可以大概了解克隆圖的過程中，最大的問題是要避免創(chuàng)建重復節(jié)點。即有的節(jié)點一旦被創(chuàng)建它的引用可能在后面會被用到的。

模擬克隆的過程

那我們該如何解決這個問題呢?怎么樣能夠快速找到對應節(jié)點的引用?

這里最好的方法是使用HashMap，其中key保存的是被克隆圖中的節(jié)點，而value是在克隆圖中所對應的節(jié)點，這樣在克隆新圖的過程中，我們遍歷被克隆圖中節(jié)點鄰居的時候，就可以用哈希判斷這個節(jié)點對應的value是否存在(即這個節(jié)點在克隆圖中是否存在)。

如果存在那么直接使用HashMap找到對應節(jié)點放入克隆圖中新創(chuàng)建的List中。

不過不存在說明這個節(jié)點第一次遇到，克隆這個節(jié)點，先放到hashMap中與被克隆節(jié)點對應，然后放入克隆圖中新創(chuàng)建的List中。

這個流程其中大概是這樣的：

其中一個過程Map的變化和作用

有了上面的分析，想必你對這個問題的解決已經(jīng)有了思路和想法，下面就提供一下代碼實現(xiàn)。

/* // Definition for a Node. class Node {     public int val;     public List<Node> neighbors;     public Node() {         val = 0;         neighbors = new ArrayList<Node>();     }     public Node(int _val) {         val = _val;         neighbors = new ArrayList<Node>();     }     public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) {         val = _val;         neighbors = _neighbors;     } } */  class Solution {     public Node cloneGraph(Node node) {         if(node==null)                 return null;         Map<Node, Node>map=new HashMap<Node, Node>();//節(jié)點映射克隆的節(jié)點          Queue<Node>oldqueue=new ArrayDeque<Node>();//bfs隊列         oldqueue.add(node);         Node value=new Node(node.val);//先將返回的節(jié)點 創(chuàng)建、映射         map.put(node, value);         while (!oldqueue.isEmpty()) {             Node oldnode=oldqueue.poll();             Node newnode=map.get(oldnode);//找到這個節(jié)點對應克隆的映射(一定存在)             List<Node>list=oldnode.neighbors;//鄰居             List<Node>listnew=new ArrayList<Node>();//克隆鄰居             for(Node team:list)             {                 if(map.containsKey(team))                 {                     listnew.add(map.get(team));                     //點以前已經(jīng)遇到，直接添加到鄰居列表                 }                 else {//這個鄰居第一次碰到，需要創(chuàng)建新節(jié)點賦予值                     Node no=new Node(team.val);                     map.put(team, no);//映射                     listnew.add(no);                     oldqueue.add(team);//這個點第一次遇到，要將它放到隊列中進行bfs搜索                 }             }             newnode.neighbors=listnew;//將節(jié)點的鄰居指向list         }         return value;     } }

看完上述內容是否對您有幫助呢？如果還想對相關知識有進一步的了解或閱讀更多相關文章，請關注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝您對億速云的支持。