133. 克隆图

克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个 label （标签）和一个 neighbors （邻接点）列表。

OJ的无向图序列化：

节点被唯一标记。

我们用 # 作为每个节点的分隔符，用 , 作为节点标签和邻接点的分隔符。

例如，序列化无向图 {0,1,2#1,2#2,2}。

该图总共有三个节点, 被两个分隔符 # 分为三部分。

第一个节点的标签为 0，存在从节点 0 到节点 1 和节点 2 的两条边。第二个节点的标签为 1，存在从节点 1 到节点 2 的一条边。第三个节点的标签为 2，存在从节点 2 到节点 2 (本身) 的一条边，从而形成自环。我们将图形可视化如下：

解：

/**
 * Definition for undirected graph.
 * class UndirectedGraphNode {
 *     int label;
 *     List<UndirectedGraphNode> neighbors;
 *     UndirectedGraphNode(int x) { label = x; neighbors = new ArrayList<UndirectedGraphNode>(); }
 * };
 */
public class Solution {
    public UndirectedGraphNode cloneGraph(UndirectedGraphNode node) {
        if (node == null) return null;
        
        UndirectedGraphNode newNode = new UndirectedGraphNode(node.label); //new node for return
        HashMap<Integer, UndirectedGraphNode> map = new HashMap(); //store visited nodes
        
        map.put(newNode.label, newNode); //add first node to HashMap
        
        LinkedList<UndirectedGraphNode> queue = new LinkedList(); //to store **original** nodes need to be visited
        queue.add(node); //add first **original** node to queue
        
        while (!queue.isEmpty()) { //if more nodes need to be visited
            UndirectedGraphNode n = queue.pop(); //search first node in the queue
            for (UndirectedGraphNode neighbor : n.neighbors) {
                if (!map.containsKey(neighbor.label)) { //add to map and queue if this node hasn't been searched before
                    map.put(neighbor.label, new UndirectedGraphNode(neighbor.label));
                    queue.add(neighbor);
                }
                map.get(n.label).neighbors.add(map.get(neighbor.label)); //add neighbor to new created nodes
            }
        }
        
        return newNode;
    }
}

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