刚学会深拷贝一个对象,学妹却问我怎么深拷贝一个图

bigsai

共 3253字,需浏览 7分钟

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2021-03-09 19:43

前言

在前面,我写过一篇Java的深浅拷贝,那是基于对象的拷贝,但放眼数据结构与算法中,你有考虑过怎么拷贝一个图吗?(无向图)

在此之前,你需要对一些概念搞清楚:什么是深拷贝、浅拷贝?

浅拷贝:如果拷贝的是引用类型(非基本类型),就只会拷贝一层(嵌套的对象不会被拷贝),如果原对象发生改变,那么拷贝对象也会发生改变。

深拷贝:深拷贝的话会拷贝多层,嵌套的对象也会被拷贝出来,相当于开辟一个新的内存地址用于存放拷贝的对象。

用通俗一点(可能不完全确切)的话解释,浅拷贝就像你的双胞胎兄弟一样,你们父母亲人都是一样的;而深拷贝就像另一个平行的时空,那里有另一个你的一切。

既然搞懂了深浅拷贝以及其区别,我们再看看图,图一般用来表示节点和节点之间的关系,常分为有向图和无向图,在这里我们以无向图(一旦连接即双向)为主题。

我们对图的表示一般有邻接矩阵和邻接表,邻接矩阵的话比较直观的表示一个图的连通性,操作维护更简单,在Java中一般使用二维数组表示邻接矩阵,数组中的值可以表示两个节点的权值。

da6dcc6425d2766b84d14508d2efb3fe.webp邻接矩阵表示一个图


使用邻接矩阵虽然简单但是有个比较差的就是浪费较多内存空间,所以很多情况还是使用邻接表来表示一个图,邻接表一般是数组+链表的这么一个组合。但是也有一些特殊情况各个节点比较独立的不用数组联立。

871604f4af084591f04351ed0514bb4d.webp邻接表表示一个图

问题分析

如果这个图使用邻接表表示,给你无向 连通 图中一个节点的引用,请你返回该图的 深拷贝(克隆),这个问题是力扣131克隆图原题。

图中的每个节点都包含它的值 val(int) 和其邻居的列表(list[Node])。

class Node {
    public int val;
    public List<Node> neighbors;
}
9e684b9e60bdfc5bbda7810628920277.webp图片来源力扣

给一个节点的引用,怎么克隆这个图呢?

如果只有这一个节点,那么克隆这个节点就好。如果这个节点只有一层邻居,那克隆这个邻居的列表(克隆List集合)即可。

但事实是这个节点可能有多层邻居,并且邻居之间可能存在着复杂联系。

c941f8ff1e7e27c3d23899e9b3e73557.webp可能的一个图

克隆整个图,所以图的每一个节点都要被克隆的,我们需要使用图论的搜索算法来枚举所有节点,并且在遍历的过程中我们需要想办法将节点之间的关系也克隆下来。遍历的方法可以使用dfs或者bfs,这里使用bfs来实现。

凡是遇到苦难的时候我们模拟一下这个克隆的过程即可,通过下面这张图可以大概了解克隆图的过程中,最大的问题是要避免创建重复节点。即有的节点一旦被创建它的引用可能在后面会被用到的。

24838c494012e87e89683ae3b2dc1357.webp模拟克隆的过程

那我们该如何解决这个问题呢?怎么样能够快速找到对应节点的引用?

这里最好的方法是使用HashMap<Node,Node>,其中key保存的是被克隆图中的节点,而value是在克隆图中所对应的节点,这样在克隆新图的过程中,我们遍历被克隆图中节点邻居的时候,就可以用哈希判断这个节点对应的value是否存在(即这个节点在克隆图中是否存在)。

  • 如果存在那么直接使用HashMap找到对应节点放入克隆图中新创建的List中。

  • 不过不存在说明这个节点第一次遇到,克隆这个节点,先放到hashMap中与被克隆节点对应,然后放入克隆图中新创建的List中。

这个流程其中大概是这样的:

d95c73856363177476f51c3dbd76d54f.webp其中一个过程Map的变化和作用

有了上面的分析,想必你对这个问题的解决已经有了思路和想法,下面就提供一下代码实现。

/*
// 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>();//节点映射克隆的节点

        Queue<Node>oldqueue=new ArrayDeque<Node>();//bfs队列
        oldqueue.add(node);
        Node value=new Node(node.val);//先将返回的节点 创建、映射
        map.put(node, value);
        while (!oldqueue.isEmpty()) {
            Node oldnode=oldqueue.poll();
            Node newnode=map.get(oldnode);//找到这个节点对应克隆的映射(一定存在)
            List<Node>list=oldnode.neighbors;//邻居
            List<Node>listnew=new ArrayList<Node>();//克隆邻居
            for(Node team:list)
            {
                if(map.containsKey(team))
                {
                    listnew.add(map.get(team));
                    //点以前已经遇到,直接添加到邻居列表
                }
                else {//这个邻居第一次碰到,需要创建新节点赋予值
                    Node no=new Node(team.val);
                    map.put(team, no);//映射
                    listnew.add(no);
                    oldqueue.add(team);//这个点第一次遇到,要将它放到队列中进行bfs搜索
                }
            }
            newnode.neighbors=listnew;//将节点的邻居指向list
        }
        return value;
    }
}


结语

到这里,本篇的内容就结束啦,后面也会持续分享一些优秀巧妙的问题、算法,并且多多归纳总结。本篇如果有帮助的话,还请点赞、在看分享一波!

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