207. Course Schedule

本文介绍了一种算法,用于判断在存在先修课程约束的情况下,是否有可能完成所有课程。通过构建有向图并利用拓扑排序原理,特别是Kahn算法来解决这一问题。文章详细解释了算法的具体步骤,并提供了一个C++实现示例。

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/*
There are a total of n courses you have to take, labeled from 0 to n - 1.

Some courses may have prerequisites, for example to take course 0 you have to first take course 1, which is expressed as a pair: [0,1]

Given the total number of courses and a list of prerequisite pairs, is it possible for you to finish all courses?

For example:

2, [[1,0]]
There are a total of 2 courses to take. To take course 1 you should have finished course 0. So it is possible.

2, [[1,0],[0,1]]
There are a total of 2 courses to take. To take course 1 you should have finished course 0, and to take course 0 you should also have finished course 1. So it is impossible.

Note:
The input prerequisites is a graph represented by a list of edges, not adjacency matrices. Read more about how a graph is represented.
You may assume that there are no duplicate edges in the input prerequisites.
click to show more hints.

Hints:
This problem is equivalent to finding if a cycle exists in a directed graph. If a cycle exists, no topological ordering exists and therefore it will be impossible to take all courses.
Topological Sort via DFS - A great video tutorial (21 minutes) on Coursera explaining the basic concepts of Topological Sort.
Topological sort could also be done via BFS.

*/
/*
参考: http://blog.youkuaiyun.com/dm_vincent/article/details/7714519
拓扑排序:将有向图中的顶点以线性方式进行排序。即对于任何连接自顶点u到顶点v的有向边uv,在最后的排序结果中,顶点u总是在顶点v的前面
Kahn算法:
摘一段维基百科上关于Kahn算法的伪码描述:
L← Empty list that will contain the sorted elements
S ← Set of all nodes with no incoming edges
while S is non-empty do
    remove a node n from S
    insert n into L
    foreach node m with an edge e from nto m do
        remove edge e from thegraph
        ifm has no other incoming edges then
            insert m into S
if graph has edges then
    return error (graph has at least onecycle)
else 
    return L (a topologically sortedorder)

不难看出该算法的实现十分直观,关键在于需要维护一个入度为0的顶点的集合:
每次从该集合中取出(没有特殊的取出规则,随机取出也行,使用队列/栈也行,下同)一个顶点,将该顶点放入保存结果的List中。
紧接着循环遍历由该顶点引出的所有边,从图中移除这条边,同时获取该边的另外一个顶点,如果该顶点的入度在减去本条边之后为0,
那么也将这个顶点放到入度为0的集合中。然后继续从集合中取出一个顶点…………
当集合为空之后,检查图中是否还存在任何边,如果存在的话,说明图中至少存在一条环路。不存在的话则返回结果List,此List中的顺序就是对图进行拓扑排序的结果。
*/
class Solution {
public:
    bool canFinish(int numCourses, vector<pair<int, int>>& prerequisites) {
        vector<unordered_set<int>> graph=make_graph(numCourses,prerequisites);
        vector<int> indegree=get_indegree(graph);
        for(int i=0;i<numCourses;i++){
            int j=0;
            for(;j<numCourses;j++)//寻找入度为0的顶点
                if(indegree[j]==0) break;
            if(j == numCourses) return false; //有向图存在环
            indegree[j]=-1;//清除该顶点
            for(int neighbors : graph[j])//把顶点j的所有邻接边都去除掉,相应的邻接顶点的入度减一
                indegree[neighbors]--;
        }
        return true;
    }
    vector<unordered_set<int>> make_graph(int numCourses,vector<pair<int,int>>& prerequisites){
        vector<unordered_set<int>> graph(numCourses);
        for(auto p : prerequisites)
            graph[p.second].insert(p.first);
        return graph;//构造有向图
    }
    vector<int> get_indegree(vector<unordered_set<int>>& graph){
        vector<int> indegree(graph.size(),0);
        for(auto neighbors : graph)
            for(int n : neighbors)
                indegree[n]++;
        return indegree;   //计算入度
    }


};
标题Python网络课程在线学习平台研究AI更换标题第1章引言介绍Python网络课程在线学习平台的研究背景、意义、国内外现状和研究方法。1.1研究背景与意义阐述Python在线学习平台的重要性和研究意义。1.2国内外研究现状概述国内外Python在线学习平台的发展现状。1.3研究方法与论文结构介绍本文的研究方法和整体论文结构。第2章相关理论总结在线学习平台及Python教育的相关理论。2.1在线学习平台概述介绍在线学习平台的基本概念、特点和发展趋势。2.2Python教育理论阐述Python语言教学的理论和方法。2.3技术支持理论讨论构建在线学习平台所需的技术支持理论。第3章Python网络课程在线学习平台设计详细介绍Python网络课程在线学习平台的设计方案。3.1平台功能设计阐述平台的核心功能,如课程管理、用户管理、学习跟踪等。3.2平台架构设计给出平台的整体架构,包括前后端设计、数据库设计等。3.3平台界面设计介绍平台的用户界面设计,强调用户体验和易用性。第4章平台实现与测试详细阐述Python网络课程在线学习平台的实现过程和测试方法。4.1平台实现介绍平台的开发环境、技术栈和实现细节。4.2平台测试对平台进行功能测试、性能测试和安全测试,确保平台稳定可靠。第5章平台应用与效果分析分析Python网络课程在线学习平台在实际应用中的效果。5.1平台应用案例介绍平台在实际教学或培训中的应用案例。5.2效果评估与分析通过数据分析和用户反馈,评估平台的应用效果。第6章结论与展望总结Python网络课程在线学习平台的研究成果,并展望未来发展方向。6.1研究结论概括本文关于Python在线学习平台的研究结论。6.2研究展望提出未来Python在线学习平台的研究方向和发展建议。
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