拓扑排序 Q210 课程表 II
题目描述
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] 。
分析
这里是Q207课程表的进阶，不仅要进行有向图有无环的判断，如果无环，则需要进行拓扑排序，拓扑排序的一种方法是，先统计每个点的入度，然后将入度为0的点进栈，然后将入度为0的节点指向的节点入度减1，在判断其是否入度是否为0。另外一种方法是后续遍历，不过后续遍历的结果反过来才是拓扑排序的结果，相当于是从根节点出发到达每一个子节点。
public class Q210CourseScheduleII {
List<Integer>[] graph;
int[] inDegree;
public int[] findOrder(int numCourses, int[][] prerequisites) {
inDegree = new int[numCourses];
List<Integer> ans = new ArrayList<>();
graph = build(numCourses, prerequisites);
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
if(inDegree[i]==0){
queue.offer(i);
}
}
while (!queue.isEmpty()){
int num =queue.poll();
ans.add(num);
for(int s :graph[num]){
inDegree[s]-=1;
if(inDegree[s]==0){
queue.offer(s);
}
}
}
if(ans.size()!=numCourses){
return new int[0];
}else {
int[] res = new int[numCourses];
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
res[i]=ans.get(i);
}
return res;
}
}
public List<Integer>[] build(int numCourses, int[][] prerequisites) {
List<Integer>[] graph = new LinkedList[numCourses];
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
graph[i] = new LinkedList<>();
}
for (int[] edge : prerequisites) {
int from = edge[1];
int to = edge[0];
graph[from].add(to);
inDegree[to] += 1;
}
return graph;
}
}