现在你总共有 n 门课需要选,记为 0 到 n-1。
在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如,想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 ,我们用一个匹配来表示他们: [0,1]
给定课程总量以及它们的先决条件,返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。
可能会有多个正确的顺序,你只要返回一种就可以了。如果不可能完成所有课程,返回一个空数组。
示例 1:
输入: 2, [[1,0]]
输出: [0,1]
解释: 总共有 2 门课程。要学习课程 1,你需要先完成课程 0。因此,正确的课程顺序为 [0,1] 。
示例 2:
输入: 4, [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
输出: [0,1,2,3] or [0,2,1,3]
解释: 总共有 4 门课程。要学习课程 3,你应该先完成课程 1 和课程 2。并且课程 1 和课程 2 都应该排在课程 0 之后。因此,一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。
说明:
- 输入的先决条件是由边缘列表表示的图形,而不是邻接矩阵。
- 你可以假定输入的先决条件中没有重复的边。
提示:
- 这个问题相当于查找一个循环是否存在于有向图中。如果存在循环,则不存在拓扑排序,因此不可能选取所有课程进行学习。
Python 解答:
1.BFS
class Solution:
def findOrder(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]:
adic = {}
in_degree = [0 for i in range(numCourses)]
flag = [False for i in range(numCourses)]
for item in prerequisites:
if item[1] not in adic.keys():
adic[item[1]] = [item[0]]
else:
adic[item[1]].append(item[0])
in_degree[item[0]] += 1
res = []
node = [i for i in range(numCourses) if in_degree[i] == 0]
while node:
i = node.pop(0)
if flag[i] == False:
res.append(i)
if i in adic.keys():
for j in adic[i]:
in_degree[j] -= 1
if in_degree[j] == 0:
node.append(j)
if max(in_degree) == 0:
return res
else:
return []
2.DFS
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