【python-leetcode210-拓扑排序】课程表Ⅱ

发布时间：2020-12-20 09:54:11 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：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

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: 4,0],[2,[3,1],2]]
输出: [0,1,2,3] or [0,3]
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?[0,3] 。另一个正确的排序是?[0,3] 。
说明:

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。
你可以假定输入的先决条件中没有重复的边。
提示:

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。

有了之前课程表1的解法：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12613820.html

这里只需要记录结果就行了：需要注意的是，不仅需要判断是否能够学完所有课程，还要保存线所学课程的顺序

利用BFS：

class Solution:
    def findOrder(self,numCourses: int,prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]:
        indegrees=[0 for _ in range(numCourses)]
        adjacency=[[]  range(numCourses)]
        for cur,pre  prerequisites:
            indegrees[cur]+=1
            adjacency[pre].append(cur)
        from collections import deque
        queue=deque()
        for i  range(len(indegrees)):
            if not indegrees[i]:
                queue.append(i)
        res=[]
        while queue:
            t=queue.popleft()
            res.append(t)
            numCourses-=1
             adjacency[t]:
                indegrees[i]-=1
                 indegrees[i]:
                    queue.append(i)
        if numCourses:
            return []
        else:
            return res

第二种方式是利用深度优先变遍历（DFS）：

 Solution:                             
    def __init__(self):
        self.res=[]
    def findOrder(self,numCourses,prerequisites):
        adjacency=[[]  range(numCourses)]
        flags=[0  prerequisites:
            adjacency[pre].append(cur)
         range(numCourses):
             self.dfs(i,adjacency,flags):
                return []
        return self.res[::-1]
     dfs(self,i,flags):
        #如果值为1，表明已经被访问过
        if flags[i] == 1:
             True
        如果值为2，表明已第二次被访问，说明有环
        if flags[i] == 2 False
        flags[i]=2
        for j  adjacency[i]:
             self.dfs(j,1)"> False
        到这里说明所有前驱节点都访问完了    
        并将当前节点状态置为1
        flags[i]=1
        self.res.append(i)
        return True

（编辑：李大同）

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