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:
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。
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。
拓扑排序也可以通过 BFS 完成。
思路:
本题实质是对有向无环图的拓扑排序。
拓扑排序的方法步骤:
1. 整理每个节点的后续节点
2. 计算每个点的入度,将入度为0的点放入result,并将其后续节点的入度-1
3. 依此类推
实现方法可以是DFS(通过栈)或是BFS(通过队列)
方法I:BFS。出队列一个,就将它后续节点中入度为0的节点放入队列 (for循环包 + while循环)
class Solution { public int[] findOrder(int numCourses, int[][] prerequisites) { int[] result = new int[numCourses]; int rIndex = 0; //result的下标 int[] pathIn = new int[numCourses]; //默认初始化值为0 Queue<Integer> noPathInQueue = new LinkedList<Integer>(); Map<Integer, List<Integer>> followersMap = new HashMap<>(); List<Integer> followers; int index; //遍历prerequisites,构建followersMap和pathIn for(int i = 0; i < prerequisites.length; i++){ if(followersMap.containsKey(prerequisites[i][1])){ followers = followersMap.get(prerequisites[i][1]); } else { followers = new ArrayList<Integer>(); } followers.add(prerequisites[i][0]); followersMap.put(prerequisites[i][1], followers); pathIn[prerequisites[i][0]]++; } //遍历寻找入度为0的点 for(int i = 0; i < numCourses; i++){ if(pathIn[i]==0) { noPathInQueue.offer(i); //队列满时返回false;add()则会直接抛出异常 } } //进行拓扑排序 while(!noPathInQueue.isEmpty()) { index = noPathInQueue.peek(); result[rIndex++] = index; noPathInQueue.poll(); pathIn[index] = -1; //表示已添加到队列 for(int j = 0; followersMap.containsKey(index) && j < followersMap.get(index).size(); j++){ //将followers的入度-1 pathIn[followersMap.get(index).get(j)]--; if(pathIn[followersMap.get(index).get(j)] == 0){ noPathInQueue.offer(followersMap.get(index).get(j)); } } } if ( rIndex != numCourses) { return new int[0]; } return result; } }
方法II:DFS。出栈一个,就将它后续节点中入度为0的节点入栈,只要栈不为空就还停留在当前for循环中(for循环包while循环)
class Solution { public int[] findOrder(int numCourses, int[][] prerequisites) { int[] result = new int[numCourses]; int rIndex = 0; //result的下标 int[] pathIn = new int[numCourses]; //默认初始化值为0 Stack<Integer> noPathInStack = new Stack<Integer>(); Map<Integer, List<Integer>> followersMap = new HashMap<>(); List<Integer> followers; int index; //遍历prerequisites,构建followersMap和pathIn for(int i = 0; i < prerequisites.length; i++){ if(followersMap.containsKey(prerequisites[i][1])){ followers = followersMap.get(prerequisites[i][1]); } else { followers = new ArrayList<Integer>(); } followers.add(prerequisites[i][0]); followersMap.put(prerequisites[i][1], followers); pathIn[prerequisites[i][0]]++; } //进行拓扑排序 for(int i = 0; i < numCourses; i++){ //遍历寻找入度为0的点 if(pathIn[i]==0) { noPathInStack.push(i); pathIn[i] = -1; //表示已添加到栈 } while(!noPathInStack.isEmpty()){ index = noPathInStack.peek(); result[rIndex++] = index; noPathInStack.pop(); for(int j = 0; followersMap.containsKey(index) && j < followersMap.get(index).size(); j++){ //将followers的入度-1 pathIn[followersMap.get(index).get(j)]--; if(pathIn[followersMap.get(index).get(j)] == 0) { noPathInStack.push(followersMap.get(index).get(j)); pathIn[followersMap.get(index).get(j)] = -1; } } } } if ( rIndex != numCourses) { return new int[0]; } return result; } }