/* * 207. Course Schedule * 2016-3-28 by jyuan * BFS: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 * http://www.jyuan92.com/blog/leetcode-course-schedule/ */
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; }