拓扑排序 —— 2. 力扣刷题207. 课程表
题目链接:https://leetcode.cn/problems/course-schedule/description/
题目难度:中等
相关标签:拓扑排序 / 广度优先搜搜 BFS / 深度优先搜索 DFS
2.1 问题与分析
2.1.1 原题截图
2.1.2 题目分析
首先,理解题目后必须马上意识到考察的是 图论类型中的有向图问题
,接着考虑到有向图之间的关系,可以想到我们在本系列第一篇 博客 提到的 拓扑排序
。
接着,这里将题目进一步简化:
给你 numCourses 门课程,和若干课程依赖关系 prerequisites,问你能否顺利修完所有课程。
换句话说:
-
每门课程是一个节点。
-
依赖关系是一个有向边(比如 [1, 0] 表示:想学 1,必须先学 0)。
这就构成了一个有向图,问题变成了:
这个图有没有环?
-
有环 = 某些课程互相依赖,永远无法完成。
-
无环 = 可以通过拓扑排序找到学习顺序。
在本系列的第一篇博客已经提到过,拓扑排序可以用来解决 判断有向图中是否有环问题
。
最后已经大概怎么知道解决问题了,那么请回答这个问题 如何通过拓扑排序解决有向图中是否有环问题
。
2.2 解法 1 —— 基于广度优先搜索(BFS)的拓扑排序(Kahn 算法)
不急着写代码,我们先用文字的形式,描述清楚解题思路。
2.2.1 解题思路
解题思路
:
- 构建图结构,使用二维数组存储,记作
graph
; - 统计每个结点的入度,使用一维数组存储,记作
inCounts
- 维护一个队列
Q
,将inCounts
中入度为0
的元素入队; - 基于队列进行操作,将访问的结点存储到
results
数组中。
a. 对于队中每个元素e
,将它的相邻结点的入度减 1
;
b. 如果减 1
后的结点入度为 0,加入队列Q
;
c. 将e
写入results
数组。
d.e
出列,循环此项操作。 - 判定
results
数组长度是否与所有元素数目相等。相等表示可以正常访问所有结点,原拓扑无环
,返回 true,否则返回 false。
复杂度分析
:
- 时间复杂度: O(n+m),其中 n 为课程数,m 为先修课程的要求数。
- 空间复杂度: O(n+m)。
2.2.2 代码实现
前面已经将解题方法写明白了,写代码就很方便了,我们分别使用 C++ / python 与 java 三种语言实现。
基于 C++ 的代码实现
实现思路请参考前文,先理解思路再看代码。
class Solution {
public:bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {vector<int> inCount(numCourses);vector<vector<int>> graph(numCourses);// [0, 1] 表示,需要先学习课程 1,才能学习课程 0// Step 1: 构建图// Step 2: 统计入度for (const auto& par: prerequisites) {graph[par[1]].push_back(par[0]);inCount[par[0]]++;}// Step 3: 初始化队列queue<int> Q;for (int i=0; i<numCourses; i++) {if (inCount[i] == 0) {Q.push(i);}}// Step 4:vector<int> results;while (!Q.empty()) {auto front = Q.front();Q.pop();results.push_back(front);for (auto v: graph[front]) {inCount[v]--;if (inCount[v] == 0) {Q.push(v);}}}return results.size() == numCourses;}
};
基于 python 的代码实现
实现思路请参考前文,先理解思路再看代码。
class Solution:def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:inCount = [0] * numCoursesgraph = [[] for _ in range(numCourses)]# [0, 1] 表示,需要先学习课程 1,才能学习课程 0# Step 1: 构建图# Step 2: 统计入度for par in prerequisites:graph[par[1]].append(par[0])inCount[par[0]] += 1# Step 3: 初始化队列Q = deque()for i in range(numCourses):if inCount[i] == 0:Q.append(i)# Step 4:results = []while Q:front = Q.popleft()results.append(front)for v in graph[front]:inCount[v] -= 1if inCount[v] == 0:Q.append(v)return len(results) == numCourses
基于 java 的代码实现
实现思路请参考前文,先理解思路再看代码。
class Solution {public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {int[] inCount = new int[numCourses];List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < numCourses; i++) {graph.add(new ArrayList<>());}// [0, 1] 表示,需要先学习课程 1,才能学习课程 0// Step 1: 构建图// Step 2: 统计入度for (int[] par : prerequisites) {graph.get(par[1]).add(par[0]);inCount[par[0]]++;}// Step 3: 初始化队列Queue<Integer> Q = new LinkedList<>();for (int i = 0; i < numCourses; i++) {if (inCount[i] == 0) {Q.offer(i);}}// Step 4:List<Integer> results = new ArrayList<>();while (!Q.isEmpty()) {int front = Q.poll();results.add(front);for (int v : graph.get(front)) {inCount[v]--;if (inCount[v] == 0) {Q.offer(v);}}}return results.size() == numCourses;}
}
2.3 解法 2 —— 基于深度优先搜索(DFS)的拓扑排序
前面已经将解题方法写明白了,写代码就很方便了,我们分别使用 C++ / python 与 java 三种语言实现。
2.3.1 解题思路
解题思路
:
- 构建图,使用二维数组
graph
保存图的结构; - 初始化过程:
a. 初始化一维数组visited
,它的每个元素含有三个状态 0 表示未访问过,1 表示已经访问过,2 表示已经记录到最终结果数组中。注意这个地方必须保证更新顺序,也就是 0 -> 1 -> 2。
b. 初始化valid
变量,表示DFS过程中是否遇到环
,比如遇到环了就结束。
c. 初始化 results 数组,用于记录已经访问过的路径。 - DFS 过程,该过程对每一个未访问过的结点进行考察,对于结点
e
,完成操作包括:
a. 更新visited
数组,标记e
结点已经被访问过。
b. DFS 访问与e
结点连接的其他结点。
c. 如果下一个结点visited
状态为 0, 则继续DFS;如果状态为 2,则说明有环,更新valid
结束 DFS。
d. 访问e
结点的所有相邻结点后,将e
记录到results
中。
e. 访问 e 结点以后,更新visited[e]
的状态为 2,表示已经记录到results
数组中。 - 判定
results
数组长度是否与所有元素数目相等。相等表示可以正常访问所有结点,原拓扑无环
,返回 true,否则返回 false。
2.3.2 代码实现
基于 C++ 的代码实现
实现思路请参考前文,先理解思路再看代码。
class Solution {
private:bool valid = true;vector<int> visited;vector<int> results;vector<vector<int>> graph;void dfs(int i) {visited[i] = 1;for (auto v: graph[i]) {if (visited[v] == 0) {dfs(v);} else if (visited[v] == 1) {valid = false;return;}}results.push_back(i);visited[i] = 2;}
public:bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {graph = vector<vector<int>>(numCourses);for (const auto& par: prerequisites) {graph[par[1]].push_back(par[0]);}visited = vector<int>(numCourses, 0);for (int i=0; i<numCourses && valid; i++) {if (visited[i] == 0) {dfs(i);}}return results.size() == numCourses;}
};
基于 python 的代码实现
实现思路请参考前文,先理解思路再看代码。
class Solution:def __init__(self):self.valid = Trueself.visited = []self.results = []self.graph = []def dfs(self, i: int):self.visited[i] = 1for v in self.graph[i]:if self.visited[v] == 0:self.dfs(v)if not self.valid:returnelif self.visited[v] == 1:self.valid = Falsereturnself.results.append(i)self.visited[i] = 2def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:self.graph = [[] for _ in range(numCourses)]for par in prerequisites:self.graph[par[1]].append(par[0])self.visited = [0] * numCoursesself.results = []self.valid = Truefor i in range(numCourses):if self.valid and self.visited[i] == 0:self.dfs(i)return len(self.results) == numCourses
基于 java 的代码实现
实现思路请参考前文,先理解思路再看代码。
class Solution {private boolean valid = true;private int[] visited;private List<Integer> results;private List<List<Integer>> graph;private void dfs(int i) {visited[i] = 1;for (int v : graph.get(i)) {if (visited[v] == 0) {dfs(v);if (!valid) return;} else if (visited[v] == 1) {valid = false;return;}}results.add(i);visited[i] = 2;}public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {graph = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < numCourses; i++) {graph.add(new ArrayList<>());}for (int[] par : prerequisites) {graph.get(par[1]).add(par[0]);}visited = new int[numCourses];results = new ArrayList<>();valid = true;for (int i = 0; i < numCourses && valid; i++) {if (visited[i] == 0) {dfs(i);}}return results.size() == numCourses;}
}
2.4 总结
力扣的这道题可以作为 拓扑排序
的 模板题
,因为理解题目容易,必须建立在对 拓扑排序 的两种方法的了解的基础上,才能完成。中等难度,比较适合新手练习。
就题目而言,这道题本身就是判断是否有环的问题,通过拓扑排序实现而言。
继续强调一下,做题的目的是为了更加熟悉拓扑排序的算法思想,算法套路,不能停留在解决问题本身
。
感谢各位小伙伴们的 阅读
、点赞
、评论
与 关注
~ 希望本文能帮助到各位,共勉 ~
Smileyan
2025.04.12 19:04
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