拓扑排序

207. 课程表

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你这个学期必须选修 numCourse 门课程，记为 0 到 numCourse-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，请你判断是否可能完成所有课程的学习？

示例 1:

输入: 2, [[1,0]] 
输出: true
解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要完成课程 0。所以这是可能的。

示例 2:

输入: 2, [[1,0],[0,1]]
输出: false
解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要先完成​课程 0；并且学习课程 0 之前，你还应先完成课程 1。这是不可能的。

提示：

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。
3. 1 <= numCourses <= 10^5

class Solution:
    def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:
        if  not prerequisites:
            return True
        indegrees = [0 for _ in range(numCourses)]
        adjacency_list = [[] for _ in range(numCourses)]
        while prerequisites:
            [end_point, start_point] = prerequisites.pop(0)
            indegrees[end_point] += 1
            adjacency_list[start_point].append(end_point)
        queue = list()
        for index in range(numCourses):
            if indegrees[index] == 0:
                queue.append(index)
        while queue:
            start_point = queue.pop(0)
            numCourses -= 1
            for end_point in adjacency_list[start_point]:
                indegrees[end_point] -= 1
                if indegrees[end_point] == 0:
                    queue.append(end_point)
                    
        return not numCourses

210. 课程表 II

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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。

class Solution:
    def findOrder(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]:
        if not prerequisites:
            return [i for i in range(numCourses)]
        indegrees = [0 for _ in  range(numCourses)]
        adjacency_list = [[] for _ in  range(numCourses)]
        while prerequisites:
            [end_point, start_point] = prerequisites.pop(0)
            indegrees[end_point] += 1
            adjacency_list[start_point].append(end_point)
        roots = list()
        courses_order = list()
        for index in range(numCourses):
            if indegrees[index] == 0:
                roots.append(index)
        while roots:
            start_point = roots.pop(0)
            courses_order.append(start_point)
            numCourses -= 1
            for end_point in adjacency_list[start_point]: 
                indegrees[end_point] -= 1
                if indegrees[end_point] == 0:
                    roots.append(end_point)
        if not numCourses:
            return courses_order
        return []

997. 找到小镇的法官

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在一个小镇里，按从 1 到 N 标记了 N 个人。传言称，这些人中有一个是小镇上的秘密法官。

如果小镇的法官真的存在，那么：

1. 小镇的法官不相信任何人。
2. 每个人（除了小镇法官外）都信任小镇的法官。
3. 只有一个人同时满足属性 1 和属性 2 。

给定数组 trust，该数组由信任对 trust[i] = [a, b] 组成，表示标记为 a 的人信任标记为 b 的人。

如果小镇存在秘密法官并且可以确定他的身份，请返回该法官的标记。否则，返回 -1。

示例 1：

输入：N = 2, trust = [[1,2]]
输出：2

示例 2：

输入：N = 3, trust = [[1,3],[2,3]]
输出：3

示例 3：

输入：N = 3, trust = [[1,3],[2,3],[3,1]]
输出：-1

示例 4：

输入：N = 3, trust = [[1,2],[2,3]]
输出：-1

示例 5：

输入：N = 4, trust = [[1,3],[1,4],[2,3],[2,4],[4,3]]
输出：3

提示：

1. 1 <= N <= 1000
2. trust.length <= 10000
3. trust[i] 是完全不同的
4. trust[i][0] != trust[i][1]
5. 1 <= trust[i][0], trust[i][1] <= N