golang中怎么利用leetcode 判断二分图，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。
如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。
graph将会以邻接表方式给出，graph[i]表示图中与节点i相连的所有节点。每个节点都是一个在0到graph.length-1之间的整数。这图中没有自环和平行边：graph[i] 中不存在i，并且graph[i]中没有重复的值。
示例 1:
输入: [[1,3], [0,2], [1,3], [0,2]]输出: true解释: 无向图如下:0----1| || |3----2我们可以将节点分成两组: {0, 2} 和 {1, 3}。 示例 2:
输入: [[1,2,3], [0,2], [0,1,3], [0,2]]输出: false解释: 无向图如下:0----1| \ || \ |3----2
我们不能将节点分割成两个独立的子集。
注意:
graph 的长度范围为 [1, 100]。
graph[i] 中的元素的范围为 [0, graph.length - 1]。
graph[i] 不会包含 i 或者有重复的值。
图是无向的: 如果j 在 graph[i]里边, 那么 i 也会在 graph[j]里边。
解题思路
深度优先搜索着色
1，如果节点属于第一个集合，将其着为蓝色，否则着为红色。
2，只有在二分图的情况下，可以使用贪心思想给图着色：一个节点为蓝色，说明它的所有邻接点为红色，它的邻接点的所有邻接点为蓝色，依此类推。
3，使用数组（或者哈希表）记录每个节点的颜色： color[node]。颜色可以是 1，2，或者未着色（0）。
4，搜索节点时，需要考虑图是非连通的情况。
5，对每个未着色节点，从该节点开始深度优先搜索着色。每个邻接点都可以通过当前节点着相反的颜色。
6，如果存在当前点和邻接点颜色相同，则着色失败。
7，使用栈完成深度优先搜索，栈类似于节点的 “todo list”，存储着下一个要访问节点的顺序。在 graph[node] 中，对每个未着色邻接点，着色该节点并将其放入到栈中。
代码实现
func isBipartite(graph [][]int) bool { l:=len(graph)
if l<2{return true } color:=make([]int,l) var q []int for i:=0;i if color[i]==0{ q=append(q,i) for len(q)>0{ if color[q[0]]==0{ color[q[0]]=1 } for _,j:=range(graph[q[0]]){ if color[j]==0{ q=append(q,j) if color[q[0]]==1{ color[j]=2 }else if color[q[0]]==2{ color[j]=1 } }else if color[q[0]]==color[j]{ return false } } q=q[1:] } } } return true}
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新闻名称：golang中怎么利用leetcode判断二分图
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