Leetcode046--判读二叉树是否对称

来源：互联网发布：matlab python 编辑：程序博客网时间：2024/05/29 02:09

一、原题

Clone an undirected graph. Each node in the graph contains alabeland a list of itsneighbors.

OJ's undirected graph serialization:

Nodes are labeled uniquely.

We use#as a separator for each node, and,as a separator for node label and each neighbor of the node.

As an example, consider the serialized graph{0,1,2#1,2#2,2}.

The graph has a total of three nodes, and therefore contains three parts as separated by#.

First node is labeled as0. Connect node0to both nodes1and2.
Second node is labeled as1. Connect node1to node2.
Third node is labeled as2. Connect node2to node2(itself), thus forming a self-cycle.

Visually, the graph looks like the following:

       1      / \     /   \    0 --- 2         / \         \_/

二、中文

克隆无向图。图中的每一个节点包含一个label 和一组neighbors.

本题中的无向图的定义为：

每个节点都是唯一标记的。

我们通过#来划分每一个节点， 通过,来划分节点标记和节点的每一个邻居。

举个例子，给定一个图{0,1,2#1,2#2,2}.

这个图中共3个节点，因此包含了通过#划分的三个部分.

1.第一个节点被标记为 0.连接节点0和节点1 and 2.

2.第二个节点被标记为 1.将节点1和节点2相连接.

3.第三个节点被标记为 2. 将节点2和节点2（它自身）想连接，这样就形成了自环.

这个图就如下面所示：

       1      / \     /   \    0 --- 2         / \         \_/

三、举例

共两种方法，DFS--递归, BFS--队列

拷贝方法是用用HashMap，key存原始值，value存copy的值，用DFS或者BFS方法遍历帮助拷贝neighbors的值。

但这里有个问题，在clone一个节点时我们需要clone它的neighbors，而邻居节点有的已经存在，有的未存在，如何进行区分？

这里我们使用Map来进行区分，Map的key值为原来的node，value为新clone的node，当发现一个node未在map中时说明这个node还未被clone，

四、思路

也是使用两种方法，包括 DFS 和 BFS 两个方式，首先广度优先遍历使用的是队列的方式，而 DFS 使用的是递归的方式，也就是获得一个结点之后再对这个结点进行递归。

这个还使用到了一个 Map 的机构，通过 Map 的结构来保存现在结点和新的结点这样一个键值对，这样就可以观察当前结点是否遍历过了，然后将当前结点和他的邻居结点存一下。

五、程序

程序如下，第一个是基于BFS的，第二个是基于DFS的

import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.LinkedList;/** * Definition for undirected graph. * class UndirectedGraphNode { *     int label; *     ArrayList<UndirectedGraphNode> neighbors; *     UndirectedGraphNode(int x) { label = x; neighbors = new ArrayList<UndirectedGraphNode>(); } * }; */public class Solution {     public UndirectedGraphNode cloneGraph(UndirectedGraphNode node) {        HashMap<UndirectedGraphNode, UndirectedGraphNode> map =     new HashMap<UndirectedGraphNode, UndirectedGraphNode>();        if(node == null){return null;        }        //使用BFS广度优先遍历，所以需要建立以队列        LinkedList<UndirectedGraphNode> queue = new LinkedList<UndirectedGraphNode>();        //复制一新的头结点        UndirectedGraphNode head = new UndirectedGraphNode(node.label);        //将新的头结点以map的方式来存入进去，用来查找是否已经访问过了        map.put(node, head);        queue.add(node);                while(!queue.isEmpty()){            UndirectedGraphNode curNode = queue.poll();            //遍历当前结点的邻居，将所有的邻居也进行保存            for(UndirectedGraphNode everyNeigh : curNode.neighbors){                //如果集合中没有，也就是这个结点没有遍历过                if(!map.containsKey(everyNeigh)){                    //将结点添加到集合中                    queue.add(everyNeigh);                    UndirectedGraphNode newNeighbor = new UndirectedGraphNode(everyNeigh.label);                    map.put(everyNeigh, newNeighbor);                }                //复制邻居结点，也就是将当前结点的所有邻居结点进行复制                map.get(curNode).neighbors.add(map.get(everyNeigh));            }        }        return head;    }        //下面是DFS深度优先遍历    public UndirectedGraphNode cloneGraph(UndirectedGraphNode node) {                if(node == null){            return null;        }        HashMap<UndirectedGraphNode, UndirectedGraphNode> map =     new HashMap<UndirectedGraphNode, UndirectedGraphNode>();               //也是初始化一个新的结点UndirectedGraphNode head = new UndirectedGraphNode(node.label);        //map中存入结点        map.put(node, head);        //然后进行深度优先遍历        DFS(map, node);        return head;    }        public void DFS(HashMap<UndirectedGraphNode, UndirectedGraphNode> map, UndirectedGraphNode node){        if(node == null){            return;        }        //当前结点的所有邻居结点        for(UndirectedGraphNode everyNeigh : node.neighbors){            if(!map.containsKey(everyNeigh)){            //如果没有包含                UndirectedGraphNode newNeighbor = new UndirectedGraphNode(everyNeigh.label);                 //将结点存入map中                map.put(everyNeigh, newNeighbor);                //进行DFS的遍历                DFS(map, everyNeigh);            }            //复制邻居结点，也就是将当前结点的所有邻居结点进行复制            map.get(node).neighbors.add(map.get(everyNeigh));        }    }    }

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