课程表

本文探讨了在一个具有先决条件约束的课程体系中,如何判断能否完成所有课程的学习。通过构建图形表示法,采用拓扑排序算法,分析了课程之间的依赖关系,解决了课程学习路径的可行性问题。

课程表

题目:

  • 你这个学期必须选修 numCourse 门课程,记为 0 到 numCourse-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,请你判断是否可能完成所有课程的学习?

示例 1:

输入: 2, [[1,0]]
输出: true
解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要完成课程 0。所以这是可能的。
示例 2:

输入: 2, [[1,0],[0,1]]
输出: false
解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要先完成​课程 0;并且学习课程 0 之前,你还应先完成课程 1。这是不可能的。

提示:

1,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 。详情请参见图的表示法。
2,你可以假定输入的先决条件中没有重复的边。
3,1 <= numCourses <= 10^5

class Solution 
{
    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) 
    {
             HashMap<Integer,Integer> outNum=new HashMap<>();
             HashMap<Integer,ArrayList<Integer>> inNodes=new HashMap<>();
             HashSet<Integer> set=new HashSet<>();
             int r=prerequisites.length;
             for(int i=0;i<r;i++)
             {
                 int key=prerequisites[i][0];
                 int value=prerequisites[i][1];
                 set.add(key);
                 set.add(value);
                 if(!outNum.containsKey(key))
                 {
                     outNum.put(key,0);
                 }
                 if(!outNum.containsKey(value))
                 {
                     outNum.put(value,0);
                 }
                 int num=outNum.get(key);
                 outNum.put(key,num+1);
                 if(!inNodes.containsKey(value))
                 {
                     inNodes.put(value,new ArrayList<>());
                 }
                 ArrayList<Integer> list=inNodes.get(value);
                 list.add(key);
             }
             Queue<Integer> queue=new LinkedList<>();
             for(int j:set)
             {
                 if(outNum.get(j)==0)
                 {
                     queue.offer(j);
                 }
             }
             while(!queue.isEmpty())
             {
                 int k=queue.poll();
                 ArrayList<Integer> list=inNodes.getOrDefault(k,new ArrayList<>());
                 for(int j:list)
                 {
                     int num=outNum.get(j);
                     if(num==1)
                     {
                         queue.offer(j);
                     }
                     outNum.put(j,num-1);
                 }
             }
                 for(int j:set)
                 {
                     if(outNum.get(j)!=0)
                     {
                         return false;
                     }
                 }
                return true;
    }
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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