【重点!DFS/记忆化递归 + BFS】LeetCode 133. Clone Graph

本文解析了LeetCode 133 CloneGraph题目,提供了两种解决方案:一种是使用DFS/记忆化递归的方法,另一种是采用BFS算法实现。详细介绍了每种方法的实现步骤和代码细节。

LeetCode 133. Clone Graph

Solution1:
DFS/记忆化递归,参考网址:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4267628.html
真是一道记忆化递归的好题啊~

/**
 * Definition for undirected graph.
 * struct UndirectedGraphNode {
 *     int label;
 *     vector<UndirectedGraphNode *> neighbors;
 *     UndirectedGraphNode(int x) : label(x) {};
 * };
 */
class Solution {
public:
    UndirectedGraphNode *cloneGraph(UndirectedGraphNode *node) {
        unordered_map<int, UndirectedGraphNode*> umap;
        return clone(node, umap);
    }

private:
    UndirectedGraphNode *clone(UndirectedGraphNode *node, 
                               unordered_map<int, UndirectedGraphNode*> &umap) {
        if (!node) return node;//是针对node == NULL的情况的
        if (umap.count(node->label)) return umap[node->label];
        UndirectedGraphNode *newNode = new UndirectedGraphNode(node->label);
        umap[node->label] = newNode;
        for (int i = 0; i < node->neighbors.size(); ++i) {
            (newNode->neighbors).push_back(clone(node->neighbors[i], umap));
        }
        return newNode;
    } 
};

Solution2:
BFS,先记录一下自己的错代码。。。
参考网址:https://blog.youkuaiyun.com/windylai123/article/details/78134293

/**
 * Definition for undirected graph.
 * struct UndirectedGraphNode {
 *     int label;
 *     vector<UndirectedGraphNode *> neighbors;
 *     UndirectedGraphNode(int x) : label(x) {};
 * };
 */
class Solution { //记忆化的BFS
public:
    UndirectedGraphNode *cloneGraph(UndirectedGraphNode *node) {
        if (!node) return NULL;
        ////原图和新图节点一一对应
        unordered_map<UndirectedGraphNode *, UndirectedGraphNode *> node_map;
        UndirectedGraphNode *clone_node = 
            new UndirectedGraphNode(node->label);//首先克隆第一个结点
        node_map[node] = clone_node; ////建立map对应
        //建一个队列,把头结点push进去
        queue<UndirectedGraphNode *> node_queue;
        node_queue.push(node);

        while (!node_queue.empty()) {
            UndirectedGraphNode *begin = node_queue.front();
            node_queue.pop();
            vector<UndirectedGraphNode *> temp = begin->neighbors;
            for (int i = 0; i < temp.size(); i++) {
                /*如果当前节点不在map里,则要生成新节点并放入队列*/ 
                if (!node_map.count(temp[i])) {
                    UndirectedGraphNode * temp_node = 
                        new UndirectedGraphNode(temp[i]->label);
                    node_map[temp[i]] = temp_node;
                    node_queue.push(temp[i]);
                }
                //生成当前节点的邻接节点
                node_map[begin]->neighbors.push_back(node_map[temp[i]]);
            }
        }
        return clone_node;
    } 
};
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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