广度优先:课程表

题源力扣,仅作记录
https://leetcode-cn.com/problems/course-schedule
题解参考自题解参考

选修 numCourse 门课程,记为 0 到 numCourse-1 。课程0的前修课程1,记为[0,1]。
给定课程总量以及它们的先决条件,判断是否可能完成所有课程的学习?
def canFinish(self, numCourses, prerequisites):
“”"
:type numCourses: int
:type prerequisites: List[List[int]]
:rtype: bool
“”"

解题思路

用数组 [ int ] 记录课程为 index 的前修课程数,初始化为0

before = [0 for _ in range(numCourses)]

用嵌套数组 [[ int ]] 记录课程为 index 的后续课程,初始化为空

after = [[] for _ in range(numCourses)]

根据 prerequisites 里的内容重置 before 和 after

for cla, bef in prerequisites:
	before[cla] += 1
	after[bef].append(cla)

queue 用于放置前修课程数为 0 的课程队列

queue = [] # 放前修课程数为0的课
for cla in range(numCourses):
	if before[cla] == 0: # 无前修课程
	queue.append(cla)

循环取出队列中的课程直至queue为空,每取出一门课,待修课程数numCourses - 1,其后续课程 after[[ ]] 相应的前修课程数 before[ ] - 1,如果得到的before[ ] = 0 ,该门课进入queue,循环继续

while queue:
	# 修完一门前修课程数为0的课
	cla = queue.pop(0) 
	numCourses -= 1 
	# 该门课的后续课程的前修课程数-1
	for after_cla in after[cla]:
		before[after_cla] -= 1
		if before[after_cla] == 0:
			queue.append(after_cla)

如果 numCourses = 0,则所有课程修完,返回真。

return numCourses == 0

完整代码

def canFinish(self, numCourses, prerequisites):
	"""
    :type numCourses: int
	:type prerequisites: List[List[int]]
	:rtype: bool
	"""
	# 第 index 门课的前修课程数,初始为0
	before = [0 for _ in range(numCourses)]
	# 修完第 index 门课后可修的课程集合,初始为空[]
	after = [[] for _ in range(numCourses)]

	for cla, bef in prerequisites:
		before[cla] += 1
		after[bef].append(cla)

    queue = [] # 放前修课程数为0的课

	for cla in range(numCourses):
		if before[cla] == 0: # 无前修课程
			queue.append(cla)

	while queue:
		# 修完一门前修课程数为0的课
		cla = queue.pop(0) 
		numCourses -= 1 
		# 该门课的后续课程的前修课程数-1
		for after_cla in after[cla]:
			before[after_cla] -= 1
			if before[after_cla] == 0:
				queue.append(after_cla)

	return numCourses == 0
内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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