solve(w08): 133. Clone Graph

Author: seungriyou

clone-graph/seungriyou.py

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+# https://leetcode.com/problems/clone-graph/
+
+# Definition for a Node.
+class Node:
+    def __init__(self, val = 0, neighbors = None):
+        self.val = val
+        self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []
+
+from typing import Optional
+
+class Solution:
+    def cloneGraph_dfs(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n + m) (n = node 개수, m = edge 개수)
+            - SC: O(n) (call stack & cache)
+
+        [Approach]
+            {val: node} 형태의 dict를 캐시처럼 활용하여, DFS로 접근한다.
+            각 node를 복제해야 하므로, 원본 node의 복제본을 O(1)에 lookup 하려면 dict에 key를 Node.val 값으로 설정해야 한다.
+        """
+        copies = dict()  # {val: node}
+
+        if not node:
+            return None
+
+        def copy_node(curr):
+            # base condition: 이미 copies에 존재하는 node라면 반환
+            if curr.val in copies:
+                return copies[curr.val]
+
+            # 현재 노드 복사
+            copied_node = Node(val=curr.val)
+
+            # copies에 추가
+            copies[curr.val] = copied_node
+
+            # neighbors를 순회하며, neighbors에 copy를 만들어 추가
+            for ngbr in curr.neighbors:
+                copied_node.neighbors.append(copy_node(ngbr))
+
+            # 복사한 노드 반환
+            return copied_node
+
+        return copy_node(node)
+
+    def cloneGraph(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n + m)
+            - SC: O(n) (queue & cache)
+
+        [Approach]
+            {val: node} 형태의 dict를 캐시처럼 활용하여, BFS로 접근한다.
+        """
+        from collections import deque
+
+        copies = dict()  # {val: node}
+
+        if not node:
+            return None
+
+        q = deque([node])
+        copied_root_node = Node(val=node.val)
+        copies[node.val] = copied_root_node
+
+        while q:
+            curr = q.popleft()
+
+            for ngbr in curr.neighbors:
+                # ngbr.val이 캐시에 존재하지 않으면, copy 후 캐시에 저장
+                if ngbr.val not in copies:
+                    # ngbr의 복사본 생성 및 캐시에 저장
+                    copies[ngbr.val] = Node(val=ngbr.val)
+
+                    # ngbr은 아직 방문되지 않았으므로, q에 추가
+                    q.append(ngbr)
+
+                # curr 복사본의 neighbors에 ngbr 복사본 추가
+                copies[curr.val].neighbors.append(copies[ngbr.val])
+
+        return copied_root_node