207.Course Schedule

最新推荐文章于 2022-02-16 14:03:41 发布

原创最新推荐文章于 2022-02-16 14:03:41 发布 · 187 阅读

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本文介绍了一种基于拓扑排序的课程排序算法实现方法，通过构建有向图并使用队列来迭代移除入度为0的节点，最终判断是否能够完成所有课程的学习。详细解析了算法的具体步骤及其实现代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

解题思路：
典型的拓扑排序。原理也很简单，在一个有向图中，每次找到一个没有前驱节点的节点（也就是入度为0的节点），
然后把它指向其他节点的边都去掉，重复这个过程（BFS），直到所有节点已被找到，或者没有符合条件的节点（如果图中有环存在）。
DFS的解法，也需要建立有向图，还是用二维数组来建立，和BFS不同的是，我们像现在需要一个一维数组visit来记录访问状态，
大体思路是，先建立好有向图，然后从第一个门课开始，找其可构成哪门课，暂时将当前课程标记为已访问，
然后对新得到的课程调用DFS递归，直到出现新的课程已经访问过了，则返回false，没有冲突的话返回true，然后把标记为已访问的课程改为未访问

代码：

public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
if (null == prerequisites || numCourses == 0 || prerequisites.length == 0) {
return true;
}
int[] preCourses = new int[numCourses];
// store the in-degree #
for (int[] prerequisite : prerequisites) {
preCourses[prerequisite[0]]++;
}
Queue<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
for (int i = 0; i < preCourses.length; i++) {
if (preCourses[i] == 0) {
queue.add(i);
}
}
int remaining = numCourses;
while (!queue.isEmpty()) {
int top = queue.poll();
remaining--;
for (int[] prerequisite : prerequisites) {
if (prerequisite[1] == top) {//寻找每一个后序课程
preCourses[prerequisite[0]]--;
if (preCourses[prerequisite[0]] == 0) {
queue.add(prerequisite[0]);
}
}
}
}
return remaining==0;
}