【leetcode】Clone Graph

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)来克隆无向图的方法。通过两次遍历,第一次创建所有节点,第二次构建节点间的连接关系。

题目:

Clone an undirected graph. Each node in the graph contains a label and a list of its neighbors.


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 #.

  1. First node is labeled as 0. Connect node 0 to both nodes 1 and 2.
  2. Second node is labeled as 1. Connect node 1 to node 2.
  3. Third node is labeled as 2. Connect node 2 to node 2 (itself), thus forming a self-cycle.

Visually, the graph looks like the following:

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


思路:


首先做一次BFS遍历,将所有结点创建出来。并且要保存在一个可以在短时间读取的结构中。map是个不错的结构并且每个结点label唯一,因此我们可以用label来作为索引。

第二次遍历的时候可以快速地找出结点并构造图的关系。

代码:

[java]  view plain copy
  1. /** 
  2.  * Definition for undirected graph. 
  3.  * class UndirectedGraphNode { 
  4.  *     int label; 
  5.  *     ArrayList<UndirectedGraphNode> neighbors; 
  6.  *     UndirectedGraphNode(int x) { label = x; neighbors = new ArrayList<UndirectedGraphNode>(); } 
  7.  * }; 
  8.  */  
  9. public class Solution {  
  10.     Map<Integer, UndirectedGraphNode> nodeMap = new HashMap<Integer, UndirectedGraphNode>();  
  11.     public UndirectedGraphNode cloneGraph(UndirectedGraphNode node) {  
  12.         // Note: The Solution object is instantiated only once and is reused by each test case.  
  13.         if (node == null) {  
  14.             return null;  
  15.         }  
  16.           
  17.         LinkedList<UndirectedGraphNode> stack = new LinkedList<UndirectedGraphNode>();  
  18.         //Map<Integer, UndirectedGraphNode> nodeMap = new HashMap<Integer, UndirectedGraphNode>();  
  19.         nodeMap.clear();  
  20.         Set<Integer> isFound = new HashSet<Integer>();  
  21.           
  22.         stack.addLast(node);  
  23.           
  24.         UndirectedGraphNode head = null;  
  25.           
  26.         while (!stack.isEmpty()) {  
  27.             UndirectedGraphNode first = stack.getFirst();  
  28.             stack.removeFirst();  
  29.               
  30.             int label = first.label;  
  31.               
  32.             UndirectedGraphNode n = nodeMap.get(label);  
  33.             if (n == null) {  
  34.                 n = new UndirectedGraphNode(label);  
  35.                 nodeMap.put(label, n);  
  36.             }  
  37.               
  38.             if (head == null) {  
  39.                 head = n;  
  40.             }  
  41.               
  42.             if (!isFound.contains(label)) {  
  43.                 isFound.add(label);  
  44.                   
  45.                 ArrayList<UndirectedGraphNode> neighbors = first.neighbors;  
  46.                   
  47.                 for (UndirectedGraphNode nb : neighbors) {  
  48.                     UndirectedGraphNode nn = nodeMap.get(nb.label);  
  49.                     if (nn == null) {  
  50.                         nn = new UndirectedGraphNode(nb.label);  
  51.                         nodeMap.put(nb.label, nn);  
  52.                           
  53.                         stack.addLast(nb);  
  54.                     }  
  55.                     n.neighbors.add(nn);                }  
  56.             }  
  57.               
  58.               
  59.         }  
  60.           
  61.         return head;  
  62.     }  
  63.   
  64. }


内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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