leetcode 207. 课程表

本文探讨了如何判断在给定的课程先决条件下,是否能够完成所有课程的学习。通过构建有向图并使用DFS搜索算法,检查是否存在环路,从而确定课程选修计划的可行性。

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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,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。

其实就是构造有向图,找其中有没有图的问题

首先用二维矩阵构造图,对于每个节点,记录其指向的其他节点的边

然后对于每个节点,从其节点出发,用DFS搜索是否构成环,每访问到一个节点标记一下,当访问到某一节点发现已经被标记,那么说明就是存在环路。

 public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
    if (numCourses <= 1) {
            return true;
        }

        List<Integer>[]A = new List[numCourses];
        for(int i=0;i<numCourses;i++){
            A[i] = new ArrayList<>();
        }
        for(int i=0;i<prerequisites.length;i++){
            A[prerequisites[i][0]].add(prerequisites[i][1]);
        }
        boolean[] mark = new boolean[numCourses];

        for(int i=0;i<numCourses;i++){
           if(!A[i].isEmpty()){
                if(cycle(i,mark,A)){
                    return false;
                }
            }
        }
    return true;
    }

     boolean cycle(int curNum, boolean[] mark, List<Integer>[]A){
       if(mark[curNum]){
           return true;
       }
        mark[curNum] = true;
        for(Integer  i : A[curNum]){
            if(cycle(i,mark,A)){
                return true;
            }

        }
        mark[curNum] = false;
        return false;
    }

改进:递归过程中增加安全点的判断

 public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        if (numCourses <= 1) {
            return true;
        }

        List<List<Integer>>A = new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<numCourses;i++){
            A.add( new ArrayList<>());
        }
        for(int i=0;i<prerequisites.length;i++){
            A.get(prerequisites[i][0]).add(prerequisites[i][1]);
        }
        int[] mark = new int[numCourses];

        for(int i=0;i<numCourses;i++){
            if(!A.get(i).isEmpty()){
                if(cycle(i,mark,A)){
                    return false;
                }
            }

        }
        return true;
    }

     boolean cycle(int curNum, int[] mark, List<List<Integer>>A){
        if(mark[curNum] == 1){
            return true;
        }else if(mark[curNum] == 2){
            return false;
        }
        mark[curNum] = 1;
        for(Integer  i : A.get(curNum)){
            if(cycle(i,mark,A)){
                return true;
            }
        }
        //标记为2,表示是安全的点,下次遇到直接返回false就可以
        mark[curNum] = 2;
        return false;
    }
<think>好的,我现在要解决LeetCode 207课程表的Java解法。这个问题需要判断是否能够完成所有课程的学习,也就是判断有向图中是否存在环。根据用户提供的引用资料,我需要综合不同的方法来实现。 首,用户提到的引用[2]和引用[4]都是Java的解法,一个是BFS拓扑排序,另一个是类似拓扑排序但可能效率较低的方法。引用[5]提到了Tarjan和Kosaraju算法,但用户可能更需要基础的解法,所以优考虑BFS或DFS。 拓扑排序的关键在于计算每个节点的入度,然后逐步移除入度为0的节点。BFS方法比较直观,适合作为主要解法。引用[2]中的代码使用了邻接表存储边,并维护入度数组。每次将入度为0的节点加入队列,处理它们的出边,减少相邻节点的入度。如果最后处理的节点数等于总课程数,说明无环。 另外,引用[4]中的解法虽然也是拓扑排序,但可能每次遍历所有节点来找入度为0的节点,这在最坏情况下时间复杂度较高,不如BFS高效。因此,择BFS方法更优。 接下来需要按照步骤编写代码: 1. 初始化邻接表和入度数组。 2. 遍历修条件数组,填充邻接表和入度。 3. 使用队列保存当前入度为0的节点。 4. BFS处理每个节点,减少相邻节点的入度,若相邻节点入度变为0则入队。 5. 统计处理过的节点数,判断是否等于总课程数。 同时要注意Java中的数据结构,比如使用List<List<Integer>>作为邻接表,LinkedList作为队列。 可能还需要处理输入为空的情况,比如numCourses为0或者prerequisites为空数组。此外,代码需要处理节点索引的正确性,确保课程编号从0到numCourses-1。 最后,需要测试一下示例,比如输入numCourses=4,prerequisites=[[1,0],[2,1],[3,2]],应该返回true。如果有环的情况,比如prerequisites=[[1,0],[0,1]],应该返回false。 确认代码逻辑正确后,整理成Java类,并给出解释,说明拓扑排序的思路和代码结构。</think>### LeetCode 207 课程表 Java 解法 #### 解法思路 课程表问题本质是检测**有向图是否包含环**。采用**拓扑排序**的BFS实现,核心步骤为: 1. 构建邻接表和入度数组 2. 将入度为0的节点入队 3. 逐层消减入度,判断最终遍历节点数是否等于总课程数 #### 代码实现 ```java import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; class Solution { public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) { // 初始化邻接表 List<List<Integer>> adj = new ArrayList<>(numCourses); for (int i = 0; i < numCourses; i++) { adj.add(new ArrayList<>()); } int[] inDegree = new int[numCourses]; // 构建图结构 for (int[] edge : prerequisites) { int a = edge[0]; int b = edge[1]; adj.get(b).add(a); // b -> a的有向边 inDegree[a]++; } // BFS初始化 LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>(); for (int i = 0; i < numCourses; i++) { if (inDegree[i] == 0) { queue.offer(i); } } int visited = 0; while (!queue.isEmpty()) { int node = queue.poll(); visited++; for (int neighbor : adj.get(node)) { if (--inDegree[neighbor] == 0) { queue.offer(neighbor); } } } return visited == numCourses; } } ``` #### 关键点说明 1. **邻接表构建**:使用`adj.get(b).add(a)`表示完成课程$b$才能学习$a$ 2. **入度消减**:每次处理入度为0的节点后,将其邻接节点入度减1 3. **环检测条件**:最终遍历节点数$visited$若小于总课程数,说明存在环[^2][^3] #### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(V+E)$,其中$V$为课程数,$E$为修条件数 - 空间复杂度:$O(V+E)$,邻接表存储空间
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