边工作边刷题：70天一遍leetcode: day 25

最新推荐文章于 2021-02-01 09:34:00 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/absolute/p/5678027.html

本文深入探讨了课程排序问题，解析了有向图的拓扑排序算法，并通过具体实例讲解了如何利用图结构进行课程间的依赖关系处理。文章还强调了在实现过程中的一些常见错误和注意事项。

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Course Schedule I/II

要点：

有向图的topological sort，indegree方法需要图结构吗？需要，因为每层遍历是根据图得到连接关系更新indegree的
图的dfs方法，虽然可以在recursion call之前或者之后更新visited，但是最好统一，这样不会出错。对这题，
- visited在call外判断，call内更新，
- recStk在call内开始进，call内结束出
- 注意res在call内结束入（因为深层的排前面），不pop

错误点：

一个非常tricky的错误是对邻接点先检查visited，然后检查是否在recStk。实际上如果有环，肯定另一端已经visited了，这样不会返回false，正确的方法应该先检查是否在recStk里

class Solution(object):
    def findOrder(self, numCourses, prerequisites):
        """
        :type numCourses: int
        :type prerequisites: List[List[int]]
        :rtype: List[int]
        """
        def dfs(graph, i, recStk, visited, res):
            visited[i]=True
            recStk.add(i)
            for p in graph[i]:
                if p in recStk: 
                    return False
                elif not visited[p]:
                    if not dfs(graph, p, recStk, visited, res):
                        return False
            
            recStk.remove(i)
            res.append(i)
            return True
        
        graph = [[] for i in range(numCourses)]
        for e in prerequisites:
            graph[e[0]].append(e[1])
        
        res = []
        recStk = set()
        visited = [False]*numCourses
        for p in range(numCourses):
            if not visited[p]:
                if not dfs(graph, p, recStk, visited, res):
                    return []
        
        # res.reverse()
        return res

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