课程表
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:
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。
1 <= numCourses <= 10^5
思路
- DFS搜索,判断是否有环
- 如果有环则课程不能完成,反之可以完成
- 为了方便下一题的解答将共用拓扑排序类,区别在于返回是否可以完成课程,下一题返回课程顺序。
Swift代码
class DiGraph {
var adj: [[Int]]
var vertexCount: Int { adj.count }
init(_ vertexCount: Int) {
adj = [[Int]](repeating: [Int](), count: vertexCount)
}
func addEdge(_ from: Int, _ to: Int) {
adj[from].append(to)
}
}
class TopologicalSort {
var marked: [Bool]
var onStack: [Bool]
var hasCycle: Bool = false
var postOrder = [Int]()
init(_ g: DiGraph) {
self.marked = [Bool](repeating: false, count: g.vertexCount)
self.onStack = [Bool](repeating: false, count: g.vertexCount)
for v in 0..<g.vertexCount {
if !marked[v] && !hasCycle {
dfs(g, v)
}
}
}
func dfs(_ graph: DiGraph, _ v: Int) {
onStack[v] = true
marked[v] = true
for w in graph.adj[v] {
if hasCycle { return }
else if !marked[w] {
dfs(graph, w)
} else if onStack[w] {
hasCycle = true
}
}
postOrder.append(v)
onStack[v] = false
}
}
class Solution {
func canFinish(_ numCourses: Int, _ prerequisites: [[Int]]) -> Bool {
var graph = DiGraph(numCourses)
for item in prerequisites {
graph.addEdge(item[1], item[0])
}
let sort = TopologicalSort(graph)
return !sort.hasCycle
}
}
课程表II
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。
解题思路
- 使用有向图建立课程依赖关系
- dfs搜索,记录后序遍历序列,拓扑排序顺序则是后序遍历逆序。
- 判断有向图是否有环,如果有就停止搜索
Swift代码
class DiGraph {
var adj: [[Int]]
var vertexCount: Int { adj.count }
init(_ vertexCount: Int) {
adj = [[Int]](repeating: [Int](), count: vertexCount)
}
func addEdge(_ from: Int, _ to: Int) {
adj[from].append(to)
}
}
class TopologicalSort {
var marked: [Bool]
var onStack: [Bool]
var hasCycle: Bool = false
var postOrder = [Int]()
init(_ g: DiGraph) {
self.marked = [Bool](repeating: false, count: g.vertexCount)
self.onStack = [Bool](repeating: false, count: g.vertexCount)
for v in 0..<g.vertexCount {
if !marked[v] && !hasCycle {
dfs(g, v)
}
}
}
func dfs(_ graph: DiGraph, _ v: Int) {
onStack[v] = true
marked[v] = true
for w in graph.adj[v] {
if hasCycle { return }
else if !marked[w] {
dfs(graph, w)
} else if onStack[w] {
hasCycle = true
}
}
postOrder.append(v)
onStack[v] = false
}
}
class Solution {
func findOrder(_ numCourses: Int, _ prerequisites: [[Int]]) -> [Int] {
var graph = DiGraph(numCourses)
for item in prerequisites {
graph.addEdge(item[1], item[0])
}
let sort = TopologicalSort(graph)
return sort.hasCycle ? [] : sort.postOrder.reversed()
}
}
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