433. 最小基因变化 433. 最小基因变化 ✨核心逻辑 本题采用 BFS（广度优先搜索） 的策略，用于在无权图中寻找最短路径（最少变异次数）： 预处理基因库：将合法的基因序列 bank 存储到哈希集合 set 中，以便在 O(1) 的时间内判断变异后的基因是否合法。 快速剪枝：如果目标基因 en

399. 除法求值 399. 除法求值 ✨核心逻辑 本题可以转换为 图论 + BFS（广度优先搜索） 的问题： 构建加权有向图：将每个变量看作图中的一个节点，除法关系看作两个节点之间的有向边，values[i] 就是边的权重。例如 a / b = 2.0，说明 a -> b 的权重为 2.0，同时

133. 克隆图 133. 克隆图 ✨核心逻辑 本题采用 深度优先搜索（DFS）+ 哈希表备忘录 的策略： 处理环与重复访问：图是可能包含环的，因此在克隆过程中，如果遇到已经被克隆过的节点（即 visited 哈希表中已经存在），直接返回之前克隆的节点，防止陷入死循环。 节点克隆：对于每一个新遇到的

207. 课程表 207. 课程表 [此处请插入：拓扑排序（BFS）执行流程图 / DFS 环检测示意图] ✨核心逻辑 本题提供了两种经典的图论解决方案：拓扑排序（BFS） 和 深度优先搜索（DFS）。 ✨思路一：BFS（拓扑排序 + 入度表） 入度统计：统计每一门课程依赖的前置课程数量（入度）。

130. 被围绕的区域 130. 被围绕的区域 ✨核心逻辑 本题采用 边界搜索（DFS）+ 标记法 的策略： 边界不可围：根据题目规则，与矩阵边界相连的 'O' 是无法被 'X' 包围的，必须保留。 从边界向内搜索：遍历矩阵的四个边界（上下左右四条边）。一旦发现边界上的位置是 'O'，就以此位置为起

200. 岛屿数量 200. 岛屿数量 ✨核心逻辑 本题采用 深度优先搜索（DFS） + 沉岛策略 的方法： 边界判断：如果网格为空，直接返回 0。 遍历寻找岛屿：遍历二维数组的每一个位置。当遇到一个 '1' 时，说明发现了一个新的岛屿，岛屿数量 count 加 1。 DFS 标记淹没：对发现的岛屿