PigyChan_LeetCode 210. 课程表 II

本文介绍了一种解决大学课程选修问题的方法,利用拓扑排序算法,根据课程间的先修关系找到可行的学习顺序,以确保完成所有课程。实例分析和代码实现展示了如何处理有向图中的课程依赖,以及如何判断是否存在学习路径循环。

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210. 课程表 II

难度中等

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:
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。

提示:
1. 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。
2. 通过 DFS 进行拓扑排序 - 一个关于Coursera的精彩视频教程(21分钟),介绍拓扑排序的基本概念。
3. 拓扑排序也可以通过 BFS 完成。

思路1.0:

题目与207. 课程表非常相似,不同的好像就是把拓扑排序序列保存下来了.

代码1.0:
  class Solution {
  public:
      vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites){
          vector<int> indegree(numCourses,0);     //入度表
            vector<vector<int>> adjacency(numCourses);     //邻接表
            queue<int> que;
            vector<int> rst;
            int topoNum = 0;

            //先处理好入度表和邻接表
            for (const auto& i : prerequisites)
            {
                ++indegree[i[0]];
                adjacency[i[1]].push_back(i[0]);
            }

            //所有没有前继条件的节点压入队列中
            for (int i = 0; i < numCourses; ++i)
            {
                if (indegree[i] == 0)
                {
                    que.push(i);
                    rst.push_back(i);
                    ++topoNum;
                }
            }

            while (!que.empty())
            {
                //从队列中取一个节点构造拓扑
                int valueNow = que.front();
                que.pop();


                //该点的所有后继点 -1 前继数
                for (auto& i : adjacency[valueNow])
                {
                    --indegree[i];
                    if (indegree[i] == 0)
                    {
                        que.push(i);
                        rst.push_back(i);
                        ++topoNum;
                    }
                }
            }

            if (topoNum == numCourses) return rst;
            else return vector<int>();
          }
  };



在这里插入图片描述

的问题是指在选修某些课程之前需要完成一些课程。给定课程总量以及它们的决条件,我们需要返回一种可以完成所有课程学习的顺序,或者判断是否可能完成所有课程的学习。如果可以完成,返回true,否则返回false。 例如,在输入为2, [[1,0]]的情况下,表示总共有2课程,要学习课程1,需要完成课程0。因此,正确的课程顺序为[0,1]。 根据给定的决条件,我们可以通过拓扑排序的方法来解决这个问题。拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法。在这个问题中,课程可以看作是图中的节点,决条件可以看作是节点之间的有向边。如果存在一个拓扑排序,就说明可以完成所有课程的学习,否则就不可能完成。 我们可以使用深度优搜索(DFS)或广度优搜索(BFS)来实现拓扑排序。具体步骤如下: 1. 构建有向图:将课程决条件转化为有向图的表示,可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的信息。 2. 统计入度:遍历有向图的边,统计每个节点的入度(即有多少节点依赖于该节点)。 3. 拓扑排序:从入度为0的节点开始,依次将节点加入结果列表,并更新相关节点的入度。如果最终结果列表中的节点数量等于课程总量,说明可以完成所有课程的学习;否则,不可能完成。 根据以上方法,我们可以解决问题并找到合适的学习顺序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [PigyChan_LeetCode 210. 课程表 II](https://blog.csdn.net/qq_43596544/article/details/109265780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [2021-10-27:课程表...选修某些课程之前需要一些课程课程按数组 prerequisi](https://blog.csdn.net/weixin_48502062/article/details/121003686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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