题目：
给定一个由 n 个节点组成的网络，用 n x n 个邻接矩阵 graph 表示。在节点网络中，只有当 graph[i][j] = 1 时，节点 i 能够直接连接到另一个节点 j。
一些节点 initial 最初被恶意软件感染。只要两个节点直接连接，且其中至少一个节点受到恶意软件的感染，那么两个节点都将被恶意软件感染。这种恶意软件的传播将继续，直到没有更多的节点可以被这种方式感染。
假设 M(initial) 是在恶意软件停止传播之后，整个网络中感染恶意软件的最终节点数。
我们可以从 initial 中删除一个节点，并完全移除该节点以及从该节点到任何其他节点的任何连接。
请返回移除后能够使 M(initial) 最小化的节点。如果有多个节点满足条件，返回索引 最小的节点 。
提示：
n == graph.lengthn == graph[i].length2 <= n <= 300graph[i][j]是0或1.graph[i][j] == graph[j][i]graph[i][i] == 11 <= initial.length < n0 <= initial[i] <= n - 1-
initial中每个整数都不同
思考：
今天的题和昨天的很相似，区别在于：“从 initial 中删除一个节点 = 完全移除该节点以及从该节点到任何其他节点的任何连接”
相似的，仍然将图中所有彼此有路径到达的节点们看成一组，如果一组中有至少一个节点初始时被感染，那么这一组所有节点最后都会被感染。
我们要去掉initial中的一个节点和它的所有边之后，使剩下的感染节点最少 ----> 这个节点能且只能凭自己感染的节点最多（1. 通过其他initial节点连接的节点不算 2. 被多个initial节点感染的节点不算）
那么我们的算法步骤如下，数组visited记录每个节点能被多少initial节点凭自己感染（"≥0"表示唯一的initial节点索引；"-2"表示有多个initial节点连接）；字典sum_dict记录initial节点能且只能凭自己感染的节点数：
1. 遍历initial中的每个节点node。
2. 找到所有和node之间有路径的节点k，并进行判断：1. 若visited[k]为-1，则将visited[k]设为node；2. 若visited[k]为大于等于0的值，说明此前已经有initial节点感染他了，则将visited[k]设为-2.
3. initial中的每个节点node都判断完后，遍历visited数组，若值大于等于0，则说明这个节点只被一个initial节点感染了，将字典sum_dict中该initial节点对应的值加一。
4. 在字典sum_dict中找到值最大的initial节点返回。
代码如下：
from collections import deque
class Solution(object):
def minMalwareSpread(self, graph, initial):
"""
:type graph: List[List[int]]
:type initial: List[int]
:rtype: int
"""
# 将互相能到达的节点们视为一个组，（如果initial中有属于这一组的节点）每组的节点数量即为这一个小网络的感染恶意软件的最终节点数
n = len(graph)
sum_dict = {} # 字典sum_dict记录initial节点能且只能凭自己感染的节点数
visited = [-1] * n # 数组visited记录节点能被多少initial节点凭自己感染("≥0"表示唯一的initial节点索引；"-2"表示有多个initial节点连接)
def connectedNodes(graph, initial, node):
judged = [-1] * n # 表示在这次遍历中，节点是否已经判断过了
queue = deque() # 队列储存待判断相邻节点的节点
queue.append(node)
while queue:
x = queue.popleft()
for k in range(n):
if k == x: # 跳过当前节点本身
continue
if judged[k] == -1 and graph[x][k] == 1 and k not in queue and k not in initial:
queue.append(k)
judged[k] = 1
if visited[k] == -1:
visited[k] = node
elif visited[k] >= 0 and visited[k] != node and graph[x][k] == 1:
visited[k] = -2
for i in initial:
connectedNodes(graph, initial, i)
sum_dict[i] = 1
for j in range(n):
if visited[j] >= 0:
sum_dict[visited[j]] += 1
m = 0
for key, value in sum_dict.items(): # 在字典sum_dict中找到值最大的initial节点返回
if value > m:
m = value
res = key
if value == m and key < res:
res = key
return res提交通过，debug了一万年，泪目：
