【问题描述】[中等]

【解答思路】

其实就是深拷贝的一个实现，深拷贝就是对于所有的指针成员，不能仅仅是赋值，还有重新分配空间。

深拷贝反应在本题中就是，所有的结点需要重新new出来，而不是直接赋值。
整体的思路依然是dfs，跑遍原图中每个结点，然后根据原结点生成新结点。
要注意的地方就是，因为图存在环，所以要标记访问过的结点，避免重复形成死循环：
如果该结点已经被访问过，则不再遍历该结点，而是直接将指针值赋给自己邻接点数组----浅拷贝；
如果该结点没有被访问过，则继续dfs遍历该结点，并将产生的新结点----深拷贝；

1. DFS

时间复杂度：O(N) 空间复杂度：O(N)

class Solution {
// 哈希表对应关系，节点1 --> 节点1的克隆private HashMap <Node, Node> visited = new HashMap <> ();public Node cloneGraph(Node node) {if (node == null) {return node;}// 如果该节点已经被访问过了，则直接从哈希表中取出对应的克隆节点返回if (visited.containsKey(node)) {return visited.get(node);}// 克隆节点，注意到为了深拷贝我们不会克隆它的邻居的列表Node cloneNode = new Node(node.val, new ArrayList());// 哈希表存储visited.put(node, cloneNode);// 遍历该节点的邻居并更新克隆节点的邻居列表for (Node neighbor: node.neighbors) {cloneNode.neighbors.add(cloneGraph(neighbor));}return cloneNode;}
}

2. BFS

时间复杂度：O(N) 空间复杂度：O(N)

class Solution {public Node cloneGraph(Node node) {if (node == null) {return node;}HashMap<Node, Node> visited = new HashMap();// 将题目给定的节点添加到队列LinkedList<Node> queue = new LinkedList<Node> ();queue.add(node);// 克隆第一个节点并存储到哈希表中visited.put(node, new Node(node.val, new ArrayList()));// 广度优先搜索while (!queue.isEmpty()) {// 取出队列的头节点Node n = queue.remove();// 遍历该节点的邻居for (Node neighbor: n.neighbors) {if (!visited.containsKey(neighbor)) {// 如果没有被访问过，就克隆并存储在哈希表中visited.put(neighbor, new Node(neighbor.val, new ArrayList()));// 将邻居节点加入队列中queue.add(neighbor);}// 更新当前节点的邻居列表//  record.get(n)表示通过原节点得到它的克隆节点// 继续.neighbors.add(record.get(neighbor))表示往它的克隆节点中加入邻接节点// 为什么是add(record.get(neighbor))而不是add(neighbor)// 因为n是原图的节点，record.get(neighbor)才是我们在上面if里克隆出的新节点visited.get(n).neighbors.add(visited.get(neighbor));}}return visited.get(node);}
}

【总结】

1. 课本上总说deep copy和shallow copy，似懂非懂的，不觉得这东西有什么用。慢慢地，发现deep copy背后隐藏的逻辑其实是一种对象图（Object Graph）的遍历行为——这东西广泛出现在各语言的垃圾回收、序列化机制里。内存里各个对象存储空间中放置的引用域/指针就好像有向图里一条边，你沿着它去到达内存中的每个角落、去到当前对象所有的关联对象。题设里的neibours就像一道开胃菜，它可以是其他collection、甚至object，学会这个deep copy，你也就学会了GC里的可达性分析、你也就学会了如何把RAM中的数据固化到硬盘里。

2.读题困难 对HashMap的读取操作不熟悉导致理解困难

转载链接：https://leetcode-cn.com/problems/clone-graph/solution/ke-long-tu-by-leetcode-solution/