拓扑排序
主要思路:dfs,结束时间顺序,倒排。
难点:结束时间暂时不会用非递归的形式实现,本科时实现过一次,但是用了多个栈。
这个算法应该有更简单的方法
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。
来源:力扣(LeetCode)
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递归的方式
class Solution {
public:
//map排序 bfs,dfs
static bool cmpex(pair<int,int> x1,pair<int,int> x2 ){
return x1.second>x2.second;
}
int time=0;
bool dfs(vector< vector<int> >&graph,int node,int color[],vector<pair<int,int>>×){
time+=1;
color[node]=1;
for(int i=0;i<graph.size();i++){
if(color[i]==1&&i!=node&&graph[node][i]==1)
return false;
if(color[i]==0&&graph[node][i]==1){
if(!dfs(graph,i,color,times))
return false;
}
time+=1;
}
color[node]=2;
// cout<<node<<endl;
times.push_back(make_pair(node,time++));
return true;
}
vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {
//有向树 dfs bfs/dfs
//如果不行 一定有圈
//边数=节点数-1
//无环,当且仅当dfs无后向边
//拓扑排序
vector< vector<int> > graph(numCourses,vector<int>(numCourses,0));
for(int i=0;i<prerequisites.size();i++){
graph[prerequisites[i][1]][prerequisites[i][0]]=1;
}
vector<int> res;
//怎么dfs调用graph 怎么递归
int color[numCourses];
memset(color,0,sizeof(color));
vector<pair<int,int>> timen;
for(int i=0;i<numCourses;i++){
// cout<<color[i]<<endl;
if(color[i]==0){
// dfs(graph,i,color,timen);
if(!dfs(graph,i,color,timen)){
vector<int> res;
return res;
}
}
}
sort(timen.begin(),timen.end(),cmpex);
for(auto x:timen){
res.push_back(x.first);
}
return res;
}
};
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