克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个 label （标签）和一个 neighbors （邻接点）列表。

克隆图时图的遍历的应用，树的遍历，图的遍历是最基本的操作，他们和数组的遍历是一样的，线性结构的问题都是在数组遍历的基础上进行操作，同样树的问题和图的问题也都是在其遍历的基础上操作，我们所要做的是在遍历的基础上添加数据的操作。

# Definition for a undirected graph node
class UndirectedGraphNode:def __init__(self, x):self.label = xself.neighbors = []# 克隆图是图的遍历的应用，就是我们在遍历图时需要进行一些操作
class Solution:# @param node, a undirected graph node# @return a undirected graph nodedef cloneGraph(self, node):if not node:return node# visited是一个字典：node.label:新复制的结点，node.label可以定位原来的结点visited = {}root = UndirectedGraphNode(node.label)visited[node.label] = root# 实际上是图的遍历，所以指针是指向原图的stack = [node,]while stack:curNode = stack.pop()            for neighborNode in curNode.neighbors:if neighborNode.label not in visited:# 这个步骤做了2个操作，相当于标记了原图中这个结点已经访问了# 二是复制了这个结点，邻居还有待添加进去visited[neighborNode.label] = UndirectedGraphNode(neighborNode.label)# 标记了结点之后，结点入栈stack.append(neighborNode)# 既然新图邻居结点都复制了，那么就可以更新新图的邻居列表了visited[curNode.label].neighbors.append(visited[neighborNode.label])return rootclass Solution2:# @param node, a undirected graph node# @return a undirected graph nodedef cloneGraph(self, node):if not node:return node#visited是一个字典：原图的node:新复制的结点，这样使用更加简洁，速度更快visited = {}root = UndirectedGraphNode(node.label)visited[node] = root       stack = [node,]while stack:curNode = stack.pop()            for neighborNode in curNode.neighbors:if neighborNode not in visited:visited[neighborNode] = UndirectedGraphNode(neighborNode.label)stack.append(neighborNode)visited[curNode].neighbors.append(visited[neighborNode])return root

=============================================================================

下面来总结一下克隆图的思路，首先图形的遍历很清楚了，我们所要做的是：在遍历每一个结点

时，复制该结点以及他的邻接结点，但是有一个问题，这时新图的邻接结点还没有新建，就没有

办法，更新新图这个结点的邻接结点表，但是我们在遍历原图的时候，会把原图的邻接结点都

一个一个的放入到栈中或者队列中，在放入前我们就可以把新图的结点复制了，这样新图结点

邻接结点都存在了，就可以直接添加了，这里面需要注意，原图遍历的时候结点入栈时会去重

但是新图需要把所有的邻接结点都添加进去，只要确认他的列表里面的结点都创建了，就行了

这就是为什么visited[curNode].neighbors.append(visited[neighborNode])在if语句的

外面。然后，我们还是没有讲到为什么会想到使用{原结点：新结点}的字典，这是因为对一个结点

操作有3个，一是新建结点（未更新邻接表），二是更新自己邻接表，三是被用作更新其他结点的

邻接表。我们操作过程一直都是在原图上遍历，也就是指针是指向原图的结点，新图对应的在哪里

我们不知道，把原结点和新结点一一对应起来，就相当于一个指针同时指向了原图和新图。

类似的可以扩展，可以把任意的遍历看成最简单的数组遍历，就是指针按照一定方式走，假如两个数组

可以关联起来，可以使用一个指针同时遍历两个数组，简单化遍历之后，一般的问题都只是添加

遍历过程的处理。

=============================================================================

递归方式，更加能从整体考察问题：

class Solution3:# @param node, a undirected graph node# @return a undirected graph nodedef cloneGraph(self,node):if not node:return node# 原问题初始化visited ={}root = UndirectedGraphNode(node.label)visited[node] = root       def Rec(node,visited):# 处理每一个子问题for neighborNode in node.neighbors:if neighborNode not in visited:visited[neighborNode] = UndirectedGraphNode(neighborNode.label)# 处理子问题Rec(neighborNode,visited)visited[node].neighbors.append(visited[neighborNode])# 处理原问题Rec(node,visited)return root# 还有一种思路：不是从子图来思考问题，而是从子图延申到子问题，这个问题是克隆子图，
# 克隆子图里面的每一个结点，并返回克隆的始顶点
class Solution4:# @param node, a undirected graph node# @return a undirected graph nodedef cloneGraph(self,node):if not node:return node# 原问题初始化visited ={}       def cloneGraphRec(node,visited):if node in visited:return visited[node]visited[node] = UndirectedGraphNode(node.label)# 处理每一个子问题for neighborNode in node.neighbors:visited[node].neighbors.append(cloneGraphRec(neighborNode,visited))return visited[node]# 处理原问题return cloneGraphRec(node,visited)

图形结构：克隆图，图的遍历的应用，递归和迭代相关推荐

详解二叉树的三种遍历方式（递归、迭代、Morris算法）
详解二叉树的三种遍历方式(递归.迭代.Morris算法) 最重要的事情写在前面:遍历顺序不一定就是操作顺序!!! 递归解法首先,一颗二叉树它的递归序列是一定的,导致其前中后序不同的原因只不过是访问节 ...
html递归遍历,图的深度遍历是一个递归过程
数据结构问题:图的深度优先遍历中有递归的应用,数据结构问题:图的深度优先遍历中有递归的应用,要用到栈,图中顶点是首先你得明白函数调用本身就是通过栈来实现的. 调用函数是入栈,而函数返回是出栈. 为什么 ...
一起学DNS系列（十）图、例详解DNS递归和迭代查询原理及过程 (1)
上节中提到了一些有关递归查询的内容,但说的很少,也很笼统,本节将会从原理和实例两方面入手分析DNS的递归以及迭代查询. 在此之前,我们需要了解一些背景知识,以便于更好的理解今天的主题内容. 在互联网中 ...
LeetCode 145. Binary Tree Postorder Traversal--后序遍历--先序遍历反向输出--递归，迭代--C++,Python解法
题目地址:Binary Tree Postorder Traversal - LeetCode Given a binary tree, return the postorder traversal ...
[C] 图的广度优先遍历
图的广度优先遍历我一直觉得图的遍历没有地图类型的题目难,遍历嘛,每个点都走一遍就行了. 但是给定地图求面积啊,数量啊的那种题目,花样挺多的. 图的遍历真挺难把人绕晕的,关于广度优先,理解好层层递进这 ...
[C] 图的深度优先遍历
图的DFS遍历首先我们需要知道什么是图简单地说,图就是由一些小圆点(称为顶点)和连接这些小圆点的直线(称为边)组成的.例如上图是由五个顶点(编号为1,2,3,4,5)和五条边(1-2,1-3,1- ...
实验报告C语言实现图的深度遍历,图的深度优先遍历的C语言实现.pdf
图的深度优先遍历的C语言实现.pdf 维普资讯九江职业技术学院学报 JournalofJiujiangVocational&TechnicalCollege 2004．2 ...
邻接表存储图的广度优先遍历
试实现邻接表存储图的广度优先遍历. 函数接口定义: void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ); 其中LGraph是邻接表存储 ...
数据结构图的广度优先遍历 C++
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章.分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴! Bool ...
数据结构图的深度优先遍历 C
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章.分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴! Bool ...

图形结构：克隆图，图的遍历的应用，递归和迭代

克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个 label （标签）和一个 neighbors （邻接点）列表。

=============================================================================

下面来总结一下克隆图的思路，首先图形的遍历很清楚了，我们所要做的是：在遍历每一个结点

时，复制该结点以及他的邻接结点，但是有一个问题，这时新图的邻接结点还没有新建，就没有

办法，更新新图这个结点的邻接结点表，但是我们在遍历原图的时候，会把原图的邻接结点都

一个一个的放入到栈中或者队列中，在放入前我们就可以把新图的结点复制了，这样新图结点

邻接结点都存在了，就可以直接添加了，这里面需要注意，原图遍历的时候结点入栈时会去重

但是新图需要把所有的邻接结点都添加进去，只要确认他的列表里面的结点都创建了，就行了

这就是为什么visited[curNode].neighbors.append(visited[neighborNode])在if语句的

外面。然后，我们还是没有讲到为什么会想到使用{原结点：新结点}的字典，这是因为对一个结点

操作有3个，一是新建结点（未更新邻接表），二是更新自己邻接表，三是被用作更新其他结点的

邻接表。我们操作过程一直都是在原图上遍历，也就是指针是指向原图的结点，新图对应的在哪里

我们不知道，把原结点和新结点一一对应起来，就相当于一个指针同时指向了原图和新图。

类似的可以扩展，可以把任意的遍历看成最简单的数组遍历，就是指针按照一定方式走，假如两个数组

可以关联起来，可以使用一个指针同时遍历两个数组，简单化遍历之后，一般的问题都只是添加

遍历过程的处理。

=============================================================================

递归方式，更加能从整体考察问题：

图形结构：克隆图，图的遍历的应用，递归和迭代相关推荐

最新文章

热门文章

图形结构：克隆图，图的遍历的应用，递归和迭代

克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个 label （标签）和一个 neighbors （邻接点）列表 。

=============================================================================

下面来总结一下克隆图的思路，首先图形的遍历很清楚了，我们所要做的是：在遍历每一个结点

时，复制该结点以及他的邻接结点，但是有一个问题，这时新图的邻接结点还没有新建，就没有

办法，更新新图这个结点的邻接结点表，但是我们在遍历原图的时候，会把原图的邻接结点都

一个一个的放入到栈中或者队列中，在放入前我们就可以把新图的结点复制了，这样新图结点

邻接结点都存在了，就可以直接添加了，这里面需要注意，原图遍历的时候结点入栈时会去重

但是新图需要把所有的邻接结点都添加进去，只要确认他的列表里面的结点都创建了，就行了

这就是为什么visited[curNode].neighbors.append(visited[neighborNode])在if语句的

外面。然后，我们还是没有讲到为什么会想到使用{原结点：新结点}的字典，这是因为对一个结点

操作有3个，一是新建结点（未更新邻接表），二是更新自己邻接表，三是被用作更新其他结点的

邻接表。我们操作过程一直都是在原图上遍历，也就是指针是指向原图的结点，新图对应的在哪里

我们不知道，把原结点和新结点一一对应起来，就相当于一个指针同时指向了原图和新图。

类似的可以扩展，可以把任意的遍历看成最简单的数组遍历，就是指针按照一定方式走，假如两个数组

可以关联起来，可以使用一个指针同时遍历两个数组，简单化遍历之后，一般的问题都只是添加

遍历过程的处理。

=============================================================================

递归方式，更加能从整体考察问题：

图形结构：克隆图，图的遍历的应用，递归和迭代相关推荐

最新文章

热门文章

克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个 label （标签）和一个 neighbors （邻接点）列表。