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）。

    图中的每个节点都包含它的值 val（int） 和其邻居的列表（list[Node]）。

    class Node {
    public int val;
    public List neighbors;
    }

    测试用例格式：
    简单起见，每个节点的值都和它的索引相同。例如，第一个节点值为 1（val = 1），第二个节点值为 2（val = 2），以此类推。该图在测试用例中使用邻接列表表示。

    邻接列表 是用于表示有限图的无序列表的集合。每个列表都描述了图中节点的邻居集。
    给定节点将始终是图中的第一个节点（值为 1）。你必须将 给定节点的拷贝 作为对克隆图的引用返回。

    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。

    /*
    深度优先搜索
    我们只有一个节点的引用，为了知道整个图的结构和对应节点的值，需要从给定的节点出发，进行【图的遍历】
    并在遍历的过程中完成【图的深拷贝】

    1. 为了避免在深拷贝的过程中陷入死循环，需要理解图的结构。对于一张无向图，任何给定的无向边都可以表示为两个有向边，【为了防止多次遍历同一个节点，陷入死循环】需要采用一种数据结构记录已经被克隆过的节点。
    3. 算法：<br />    1、使用一个哈希表存储所有已经被访问和克隆过的节点。key是原图中的节点，value是克隆图中的对应节点；<br />    2、从给定节点开始遍历图，如果某一个节点已经被访问过了，则返回其克隆图中的对应节点。<br />    3、如果当前访问的节点不在哈希表中，则创建他的克隆节点并存储在哈希表中。<br />    【注意】在进行递归之前，必须先创建克隆节点并保存在哈希表中，如果不保存这种顺序，可能会在递归再次遇到<br />    同一个节点，陷入死循环。<br />    4、递归调用每个节点的邻接点。每个节点递归调用的次数等于邻接点的数量，每一次调用返回其对应邻接点的克隆节点。<br />    最终返回这些克隆邻接点的列表，将其放入对应克隆节点的邻接表中。<br />    */
    // 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:
    // 深度递归调用
    unordered_map<Node*, Node*> visited_map;

    Node* cloneGraph(Node* node) {
        if(!node)
            return node;
        // 如果该节点已经被访问过了，直接从哈希表中取出对应的克隆节点返回
        if(visited_map.find(node) != visited_map.end())
            return visited_map[node];

        // 克隆节点，为了深拷贝不克隆它的邻居列表
        Node *cloneNode = new Node(node->val);
        // 哈希表存储
        visited_map[node] = cloneNode;

        for(auto & neighbor_node : node->neighbors)
        {
            cloneNode->neighbors.emplace_back(cloneGraph(neighbor_node));
        }
        return cloneNode;
    }
};

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