DaleStudy#259 Clone Graph

Author: forest000014

clone-graph/forest000014.java

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+/*
+# Time Complexity: O(n * e), where e is the maximum number of edges of a node
+  - 전체 node를 순회하면서, 그 이웃에 해당하는 복제본을 생성해서 복제본끼리 연결해준다.
+  - 단, 중복 방문을 막기 위해, 복제본이 이미 이웃 복제본을 가지고 있는지 확인한다. 이 과정에서 O(e)만큼의 List 순회를 한다.
+
+# Space Complexity: O(n)
+  - 전체 Node 만큼의 메모리가 필요하다.
+(Space Complexity를 계산하기 애매한 측면이 있네요. 저는 지금까지 출력은 space complexity에 포함하지 않고 계산했었는데, 그 이유는 "어떤 알고리즘을 구현하든 출력은 동일하기 때문"인데요. 이 문제의 경우에 출력은 Node 하나이지만, 실제로는 Node 전체만큼의 메모리를 반드시 생성해야 한다는 특수성이 있습니다. 그래서 "어떻게 구현하든 동일하게 사용해야만 하는 메모리는 Space Complexity에서 배제한다" 라는 논리로만 보자면 O(1)일 것 같고, "출력을 제외한 메모리 사용은 Space Complexity에 포함한다" 라는 논리대로라면 O(n)인 것 같습니다.)
+
+
+전체 노드를 DFS로 순회하면서 이웃 노드의 복제본을 생성하여 현재 노드의 복제본과 연결을 맺어줍니다.
+다만, 중복 방문을 막기 위해, 복제본이 이미 이웃 복제본을 가지고 있는지 확인한다.
+또한 순환 참조(cycle 구조)를 막기 위해서, 복제본 노드를 생성시 단순히 new 키워드를 사용하지 않고, 별도의 map을 통해 싱글톤으로 생성한다. (각 노드의 val은 distinct하다는 점을 이용)
+
+
+// Definition for a Node.
+class Node {
+    public int val;
+    public List<Node> neighbors;
+    public Node() {
+        val = 0;
+        neighbors = new ArrayList<Node>();
+    }
+    public Node(int _val) {
+        val = _val;
+        neighbors = new ArrayList<Node>();
+    }
+    public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) {
+        val = _val;
+        neighbors = _neighbors;
+    }
+}
+*/
+
+class Solution {
+
+    Map<Integer, Node> map = new HashMap<>();
+
+    public Node cloneGraph(Node node) {
+        if (node == null) {
+            return null;
+        }
+
+        Node newNode = createNode(node.val);
+        dfs(node, newNode);
+
+        return newNode;
+    }
+
+    public Node createNode(int val) {
+        if (!map.containsKey(val)) {
+            map.put(val, new Node(val));
+        }
+        return map.get(val);
+    }
+
+    public void dfs(Node oldNode, Node newNode) {
+        List<Node> dfsList = new ArrayList<>();
+
+        for (Node oldNeighbor : oldNode.neighbors) {
+            boolean hasIt = false;
+            for (Node newNeighbor : newNode.neighbors) {
+                if (newNeighbor.val == oldNeighbor.val) {
+                    hasIt = true;
+                    break;
+                }
+            }
+
+            if (!hasIt) {
+                Node newNeighbor = createNode(oldNeighbor.val);
+                newNode.neighbors.add(newNeighbor);
+                newNeighbor.neighbors.add(newNode);
+                dfs(oldNeighbor, newNeighbor);
+            }
+        }
+    }
+}