一、题目
示例1：
输入：adjList = [[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]] 输出：[[2,4],[1,3],[2,4],[1,3]] 解释： 图中有 4 个节点。 节点 1 的值是 1，它有两个邻居：节点 2 和 4 。 节点 2 的值是 2，它有两个邻居：节点 1 和 3 。 节点 3 的值是 3，它有两个邻居：节点 2 和 4 。 节点 4 的值是 4，它有两个邻居：节点 1 和 3 。
示例2：
输入：adjList = [[]] 输出：[[]] 解释：输入包含一个空列表。该图仅仅只有一个值为 1 的节点，它没有任何邻居。
示例3：
输入：adjList = [] 输出：[] 解释：这个图是空的，它不含任何节点。
示例4：
输入：adjList = [[2],[1]] 输出：[[2],[1]]
提示：
节点数不超过 100 。
每个节点值 Node.val 都是唯一的，1 <= Node.val <= 100。
无向图是一个简单图，这意味着图中没有重复的边，也没有自环。
由于图是无向的，如果节点 p 是节点 q 的邻居，那么节点 q 也必须是节点 p 的邻居。
图是连通图，你可以从给定节点访问到所有节点。
二、思路
深拷贝出整张图。题目input给出一个1号节点的引用，需要一开始遍历整张图才能进行拷贝。但是为了不重复遍历同一节点（防止死循环），所以需要一个map记录是否遍历过该节点。这个哈希表map的key是原节点，对应的value是需要clone的对应节点（这个操作和之前—LeetCode138 复制带随机指针的链表 不能说很像，只能说几乎一毛一样，只不过那题是类似二叉树的结构进行dfs遍历，而本题是对图结构进行dfs）。
dfs部分就是首先访问当前节点，看当前节点是否在map的key中出现过，如果已经clone了一份就直接返回clone节点，如果木有clone则create一个clone节点（但是这个节点只确定了val值），所以为了进一步确定clone节点的邻域vector值，需要遍历当前原节点的邻域vector，逐个判断这个领域vector的节点是否已经克隆到当前clone节点的邻域vector中了，如果没有则需要克隆，而且要遍历整张图，这就是一个递归dfs遍历图的过程。
三、代码
/* // Definition for a Node. class Node { public: int val; vector<Node*> neighbors; Node() { val = 0; neighbors = vector<Node*>(); } Node(int _val) { val = _val; neighbors = vector<Node*>(); } Node(int _val, vector<Node*> _neighbors) { val = _val; neighbors = _neighbors; } }; */ class Solution { public: unordered_map<Node*, Node*>visisted; Node* cloneGraph(Node* node) { if(node == NULL){ return NULL; } return dfs(node); } Node* dfs(Node* node){ if(node == NULL){ return NULL; } //如果已访问过该节点则从哈希表取出对应value if(visisted.count(node)){ return visisted[node]; } //clone节点,并存储入map中,注意此时clone节点的val搞定了，但是neighbor Node* clone = new Node(node->val); visisted[node] = clone; //dfs遍历该节点的邻居,补充clone节点的neighbor容器 for(auto& i: node->neighbors){ clone->neighbors.push_back(dfs(i)); } return clone; } };
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