这期内容当中小编将会给大家带来有关golang中怎么利用leetcode实现课程表排序,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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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:
1,对课程排序是,前一篇的递进,有向图的top排序,采用广度优先搜索(BFS)
2,首先将边缘列表转化成逆邻接矩阵,并记录每个前缀课程的入度
3,入度为0 的课程没有依赖,可以先上,放入队列
4,一次从队列中取节点
A,放入返回数据
B,将依赖此节点的所有邻接节点的入度减一(删除此节点后,邻接节点的依赖减少)
C,将修正后入度为0 的节点放入队列
D,循环直至队列为空
4,返回数据如果长度等于课程长度,说明没有环,否则有环
func findOrder(numCourses int, prerequisites [][]int) []int {inverse_adj:=make([][]int,numCourses)out_degree:=make([]int,numCourses) //入度for i:=0;i//将边缘列表转换成逆邻接矩阵的形式out_degree[prerequisites[i][0]]++inverse_adj[prerequisites[i][1]]=append(inverse_adj[prerequisites[i][1]],prerequisites[i][0])}r:=BFS(inverse_adj,out_degree)if len(r)==numCourses{return r}return nil}func BFS(inverse_adj [][]int,out_degree []int)(r []int){var q queuefor i:=0;iif out_degree[i]==0{//入度为0,可以作为终点q.push(i)}}for !q.empty(){top:=q.pop()r=append([]int{top},r...)for _,precursor:=range(inverse_adj[top]){//将当前节点移除,所有前驱节点的出度减1out_degree[precursor]--if out_degree[precursor]==0{q.push(precursor)}}}return r}type queue struct{data []int}func(q*queue)empty()bool{return len(q.data)==0}func(q*queue)push(i int){q.data=append(q.data,i)}func(q*queue)pop()int{r:=q.data[len(q.data)-1]q.data=q.data[:len(q.data)-1]return r}
上述就是小编为大家分享的golang中怎么利用leetcode实现课程表排序了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
网站名称:golang中怎么利用leetcode实现课程表排序
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