有向图深拷贝

无向图node结点

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;
    }
}

方式一，深度优先遍历算法拷贝：

class Solution {
    
	//存储访问过的结点及其拷贝的结点
    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;
    }
}

方式二、广度优先遍历算法拷贝：

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
                visited.get(n).neighbors.add(visited.get(neighbor));
            }
        }

        return visited.get(node);
    }
}