前言
在前面，我写过一篇Java的深浅拷贝，那是基于对象的拷贝，但放眼数据结构与算法中，你有考虑过怎么拷贝一个图吗？(无向图)
在此之前，你需要对一些概念搞清楚：什么是深拷贝、浅拷贝？
浅拷贝：如果拷贝的是引用类型(非基本类型)，就只会拷贝一层(嵌套的对象不会被拷贝)，如果原对象发生改变，那么拷贝对象也会发生改变。
深拷贝：深拷贝的话会拷贝多层，嵌套的对象也会被拷贝出来，相当于开辟一个新的内存地址用于存放拷贝的对象。
用通俗一点(可能不完全确切)的话解释，浅拷贝就像你的双胞胎兄弟一样，你们父母亲人都是一样的；而深拷贝就像另一个平行的时空，那里有另一个你的一切。
既然搞懂了深浅拷贝以及其区别，我们再看看图，图一般用来表示节点和节点之间的关系，常分为有向图和无向图，在这里我们以无向图(一旦连接即双向)为主题。
我们对图的表示一般有邻接矩阵和邻接表，邻接矩阵的话比较直观的表示一个图的连通性，操作维护更简单，在Java中一般使用二维数组表示邻接矩阵，数组中的值可以表示两个节点的权值。
邻接矩阵表示一个图
使用邻接矩阵虽然简单但是有个比较差的就是浪费较多内存空间，所以很多情况还是使用邻接表来表示一个图，邻接表一般是数组 链表的这么一个组合。但是也有一些特殊情况各个节点比较独立的不用数组联立。
邻接表表示一个图
问题分析
如果这个图使用邻接表表示，给你无向 连通 图中一个节点的引用，请你返回该图的 深拷贝（克隆），这个问题是力扣131克隆图原题。
图中的每个节点都包含它的值 val（int） 和其邻居的列表（list[Node]）。
代码语言：javascript复制class Node {
public int val;
public List<Node> neighbors;
}
图片来源力扣
给一个节点的引用，怎么克隆这个图呢？
如果只有这一个节点，那么克隆这个节点就好。如果这个节点只有一层邻居，那克隆这个邻居的列表(克隆List集合)即可。
但事实是这个节点可能有多层邻居，并且邻居之间可能存在着复杂联系。
可能的一个图
克隆整个图，所以图的每一个节点都要被克隆的，我们需要使用图论的搜索算法来枚举所有节点，并且在遍历的过程中我们需要想办法将节点之间的关系也克隆下来。遍历的方法可以使用dfs或者bfs，这里使用bfs来实现。
凡是遇到苦难的时候我们模拟一下这个克隆的过程即可，通过下面这张图可以大概了解克隆图的过程中，最大的问题是要避免创建重复节点。即有的节点一旦被创建它的引用可能在后面会被用到的。
模拟克隆的过程
那我们该如何解决这个问题呢？怎么样能够快速找到对应节点的引用？
这里最好的方法是使用HashMap<Node,Node>，其中key保存的是被克隆图中的节点，而value是在克隆图中所对应的节点，这样在克隆新图的过程中，我们遍历被克隆图中节点邻居的时候，就可以用哈希判断这个节点对应的value是否存在(即这个节点在克隆图中是否存在)。
- 如果存在那么直接使用
HashMap找到对应节点放入克隆图中新创建的List中。 - 不过不存在说明这个节点第一次遇到，克隆这个节点，先放到
hashMap中与被克隆节点对应，然后放入克隆图中新创建的List中。
这个流程其中大概是这样的：
其中一个过程Map的变化和作用
有了上面的分析，想必你对这个问题的解决已经有了思路和想法，下面就提供一下代码实现。
代码语言：javascript复制/*
// 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 {
public Node cloneGraph(Node node) {
if(node==null)
return null;
Map<Node, Node>map=new HashMap<Node, Node>();//节点映射克隆的节点
Queue<Node>oldqueue=new ArrayDeque<Node>();//bfs队列
oldqueue.add(node);
Node value=new Node(node.val);//先将返回的节点 创建、映射
map.put(node, value);
while (!oldqueue.isEmpty()) {
Node oldnode=oldqueue.poll();
Node newnode=map.get(oldnode);//找到这个节点对应克隆的映射(一定存在)
List<Node>list=oldnode.neighbors;//邻居
List<Node>listnew=new ArrayList<Node>();//克隆邻居
for(Node team:list)
{
if(map.containsKey(team))
{
listnew.add(map.get(team));
//点以前已经遇到，直接添加到邻居列表
}
else {//这个邻居第一次碰到，需要创建新节点赋予值
Node no=new Node(team.val);
map.put(team, no);//映射
listnew.add(no);
oldqueue.add(team);//这个点第一次遇到，要将它放到队列中进行bfs搜索
}
}
newnode.neighbors=listnew;//将节点的邻居指向list
}
return value;
}
}结语
到这里，本篇的内容就结束啦，后面也会持续分享一些优秀巧妙的问题、算法，并且多多归纳总结。本篇如果有帮助的话，还请点赞、在看分享一波！
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