☆打卡算法☆LeetCode 207. 课程表 算法解析

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简介: ☆打卡算法☆LeetCode 207. 课程表 算法解析

大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。

一、题目

1、算法题目

“给定一个学期应该学习的课程数,判断是否可能完成所有课程的学习。”

2、题目描述

你这个学期必须选修 numCourses 门课程,记为 0 到 numCourses - 1 。

在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出,其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ,表示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程  bi 。

  • 例如,先修课程对 [0, 1] 表示:想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 。

请你判断是否可能完成所有课程的学习?如果可以,返回 true ;否则,返回 false 。

示例 1:
输入:numCourses = 2, prerequisites = [[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 。这是可能的。
示例 2:
输入:numCourses = 2, prerequisites = [[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。

二、解题

1、思路分析

这道题需要先理解题意,题意要求判断是否可能完成所有课程的学习。

比如这个学期必须选修numCourses门课程,在选修某些课程之前需要先完成一些先修课程,先修课程存放在数组prerequisites中,是一个二维数组,表明某些课程前需要学习的先修课程。

也就是这些课程之前有一个先后顺序,也就是依赖关系,也就是做事情的先后顺序,比如说:

1702382585841.jpg

这个图叫做有向无环图,把一个有向无环图转成线性的排序就叫做拓扑排序。

对于给定的条件可以转成有向图G,给它的及诶单排列,如果满足:

  • 图G中的任意一条有向边(u,v),u在排列中都出现在v的前面,就称图G为有向无环图。

那么对于一个有向图,可以分为两种情况:

  • 不是有向无环图,也就是不满足任意一条有向边(u,v),u在排列中都出现在v的前面,那么就不存在满足要求的排列。
  • 是有向无环图,但是它的拓扑排序可能不止一种。

求有向图G是否存在拓扑排序,可以判断是否有一种符合要求的课程学习顺序,可以使用深度优先搜索的流程,用一个栈来存储所有已经搜索完成的节点。

比如说搜索到节点u,如果它的所有相邻接点都已经搜索完成,也就是都在栈中,那么就可以将u入栈。

因为栈先入先出,那么u就在栈顶的位置,u就出现在所有u的相邻节点前,因此对于u是满足拓扑排序的要求的。

那么对整个图进行一次深度优先搜索,对每个节点回溯的时候,将该节点放入栈中,最后从栈顶到栈底的序列就是一种拓扑排序。

2、代码实现

代码参考:

class Solution {
    List<List<Integer>> edges;
    int[] visited;
    boolean valid = true;
    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        edges = new ArrayList<List<Integer>>();
        for (int i = 0; i < numCourses; ++i) {
            edges.add(new ArrayList<Integer>());
        }
        visited = new int[numCourses];
        for (int[] info : prerequisites) {
            edges.get(info[1]).add(info[0]);
        }
        for (int i = 0; i < numCourses && valid; ++i) {
            if (visited[i] == 0) {
                dfs(i);
            }
        }
        return valid;
    }
    public void dfs(int u) {
        visited[u] = 1;
        for (int v: edges.get(u)) {
            if (visited[v] == 0) {
                dfs(v);
                if (!valid) {
                    return;
                }
            } else if (visited[v] == 1) {
                valid = false;
                return;
            }
        }
        visited[u] = 2;
    }
}

1702382602684.jpg


3、时间复杂度

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,时间复杂度主要是对图进行深度优先搜索的时间复杂度。

空间复杂度:O(n+m)

其中n为课程数,m为先修课程的要求数,在深度优先搜索的过程中,需要最多O(n)的栈空间进行深度优先搜索,因此总时间复杂度为O(n+m)。

三、总结

由于只需要判断是否存在一种拓扑排序。

而栈仅仅是为了存放最终的拓扑排序结果。

那么可以只记录每个节点的状态,省去对应的栈空间开销。

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