Leetcode - Course Schedule

本文探讨了拓扑排序在课程安排问题中的应用,并通过两种方法实现了解决方案。第一种方法使用哈希表和顶点类来构建图,第二种方法则采用二维数组表示有向图。
[分析]
拓扑排序的经典应用。review时发现自己搞反了课程直接的依赖关系,但却真切地被Accept,
图上画了画,发现搞反后若输出排序结果就是和原来相反,但不影响本题的正确性。
网上搜了搜逆拓扑,发现其是有可用之处的,参见下面这篇博文:
[url]http://blog.youkuaiyun.com/guodongxiaren/article/details/37988833[/url]
另一篇博文提出拓扑排序是所有节点dfs的逆后序,也就是每个节点任务完成的时间的逆序排序 ,这个洞见也挺有意思的[url]https://m.oschina.net/blog/419291[/url]



public class Solution {
// method 2: 二维数组表示有向图
public boolean canFinish2(int numCourses, int[][] prerequisites) {
if (prerequisites == null || prerequisites.length == 0 || prerequisites[0].length == 0)
return true;
// build graph
ArrayList<HashSet<Integer>> graph = new ArrayList<HashSet<Integer>>(numCourses);
int[] indegree = new int[numCourses];
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
graph.add(new HashSet<Integer>());
}
int m = prerequisites.length;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (graph.get(prerequisites[i][1]).add(prerequisites[i][0]))
indegree[prerequisites[i][0]]++;
}
LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
if (indegree[i] == 0) queue.offer(i);
}
int counter = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
counter++;
int curr = queue.poll();
for (int w : graph.get(curr)) {
if (--indegree[w] == 0) queue.offer(w);
}
}
return counter == numCourses;
}
// method 1
class Vertex {
int value;
int indegree;
HashSet<Vertex> adjacent;
public Vertex(int val) {
this.value = val;
indegree = 0;
adjacent = new HashSet<Vertex>();
}
}
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
if (prerequisites == null || prerequisites.length == 0 || prerequisites[0].length == 0)
return true;
HashMap<Integer, Vertex> graph = buildGraph(numCourses, prerequisites);
LinkedList<Vertex> queue = new LinkedList<Vertex>();
for(Vertex node : graph.values()) {
if (node.indegree == 0)
queue.offer(node);
}
int counter = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
Vertex node = queue.poll();
counter++;
for (Vertex w : node.adjacent) {
w.indegree--;
if (w.indegree == 0) queue.offer(w);
}
}
return counter == graph.size();
}
private HashMap<Integer, Vertex> buildGraph(int numCourses, int[][] prerequisites) {
HashMap<Integer, Vertex> graph = new HashMap<Integer, Vertex>();
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
graph.put(i, new Vertex(i));
}
int m = prerequisites.length;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if(graph.get(prerequisites[i][1]).adjacent.add(graph.get(prerequisites[i][0]))) {
graph.get(prerequisites[i][0]).indegree++;
}
}
return graph;
}
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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