133. 轉殖圖
138. 複製帶隨機指標的鍊錶
深拷貝問題之前我在練習回溯的時候也遇到過。
在滿足backtrack時，將temp中的內容放入ans裡，我用的以下語句：
輸出始終是空的，直至我看了其他人寫的**，才發現原來是指標的問題。
在上面第一種方法，我是將temp指向的位址放進了ans中，導致每次更該temp，ans中所有的元素都在跟著更改。
深拷貝也是一種類似的問題。
我們先看看138，隨機指標鍊錶。
給定乙個鍊錶，每個節點包含乙個額外增加的隨機指標，該指標可以指向鍊錶中的任何節點或空節點。複製鍊錶的過程也跟開頭提到的方法類似，不能直接以賦值的形式去做，我們先用深度優先搜尋（dfs, depth first search）去實現乙個簡單的鍊錶深拷貝。要求返回這個鍊錶的 深拷貝。
我們用乙個由 n 個節點組成的鍊錶來表示輸入/輸出中的鍊錶。每個節點用乙個 [val, random_index] 表示：
val：乙個表示 node.val 的整數。
random_index：隨機指標指向的節點索引（範圍從 0 到 n-1）；如果不指向任何節點，則為 null 。
示例 1：
輸入：head = [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
輸出：[[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
我們在每個節點建立乙個新的node，讓新node.val跟我們要複製的節點位置的值一樣，在原位置節點的next指標複製進去，就實現了鍊錶的深拷貝。def deepcopylinkedlist(head:listnode) -> listnode:if not head:
return head
copynode = node(head.val)
copynode.next = deepcopylinkedlist(head.next)
return copynode
那麼加上隨機指標後深拷貝有什麼不一樣了呢？
你所複製的隨機指標指向的節點，可能是被複製過的節點。
你所複製的節點，可能是被隨機指標指向的節點。
這兩句話很拗口啊，舉個例子：
例如上圖，第二個節點隨機指向了第乙個節點（索引從1開始）。當你深度優先複製完節點的時候，隨機指標又重新建立了乙個值為7的新節點，並沒有指向你所要的一節點，即：
這個時候，就需要用到乙個單獨的變數來儲存我們已經擁有過的節點，即雜湊表。
題解
同樣地，看一下轉殖圖。"""# definition for a node.
class node:
def __init__(self, x: int, next: 'node' = none, random: 'node' = none):
self.val = int(x)
self.next = next
self.random = random
"""class solution:
def __init__(self):
self.dic = {} # create a hashtable
def copyrandomlist(self, head: 'node') -> 'node':
# return if head is none
if not head:
return head
# judge if the node copied
if head in self.dic:
return self.dic[head]
# create a new node put it in hashtable
copynode = node(head.val)
self.dic[head] = copynode
# dfs
copynode.next = self.copyrandomlist(head.next)
copynode.random = self.copyrandomlist(head.random)
# recurtion
return copynode
一樣的做法，在做之前要充分理解這個圖的資料結構，否則一頭霧水。（我看題意就看了十分鐘，雖然知道是深拷貝....）
題解
"""# 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
"""class solution:
def __init__(self):
self.dic = {}
def clonegraph(self, node: 'node') -> 'node':
if not node:
return node
if node in self.dic:
return self.dic[node]
copynode = node(node.val, )
self.dic[node] = copynode
if node.neighbors:
copynode.neighbors = [self.clonegraph(n) for n in node.neighbors]
return copynode
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