刚学会深拷贝一个对象，学妹却问我怎么深拷贝一个图

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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。

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。

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 neighbors; 
} 

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。

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。

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，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：

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。

 
 
class Solution { 
    public Node cloneGraph(Node node) { 
        if(node==null) 
                return null; 
        Mapmap=new HashMap();//节点映射克隆的节点 
 
        Queueoldqueue=new ArrayDeque();//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) 
            Listlist=oldnode.neighbors;//邻居 
            Listlistnew=new ArrayList();//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!