3. 课程表 Course Schedule III
这里有 n 门不同的在线课程，按从 1 到 n 编号。给你一个数组 courses ，其中 courses[i] = [durationi, lastDayi] 表示第 i 门课将会 持续 上 durationi 天课，并且必须在不晚于 lastDayi 的时候完成。
你的学期从第 1 天开始。且不能同时修读两门及两门以上的课程。
返回你最多可以修读的课程数目。
示例 1：
输入：courses = [[100, 200], [200, 1300], [1000, 1250], [2000, 3200]]
输出：3
解释：
这里一共有 4 门课程，但是你最多可以修 3 门：
首先，修第 1 门课，耗费 100 天，在第 100 天完成，在第 101 天开始下门课。
第二，修第 3 门课，耗费 1000 天，在第 1100 天完成，在第 1101 天开始下门课程。
第三，修第 2 门课，耗时 200 天，在第 1300 天完成。
第 4 门课现在不能修，因为将会在第 3300 天完成它，这已经超出了关闭日期。
示例 2：
输入：courses = [[1,2]]
输出：1
示例 3：
输入：courses = [[3,2],[4,3]]
输出：0
提示:
1 <= courses.length <= 10^4
1 <= durationi, lastDayi <= 10^4
代码： 贪心算法
package main import ( "fmt" "sort" ) func scheduleCourse(courses [][]int) int { // 按照截止日期升序排序 sort.Slice(courses, func(i, j int) bool { return courses[i][1] < courses[j][1] }) time := 0 selected := make([][]int, 0) for _, c := range courses { if time+c[0] <= c[1] { selected = append(selected, []int{c[0], c[1]}) time += c[0] sort.Slice(selected, func(i, j int) bool { return selected[i][0] > selected[j][0] }) } else if len(selected) > 0 && c[0] < selected[0][0] { time += c[0] - selected[0][0] selected[0] = []int{c[0], c[1]} sort.Slice(selected, func(i, j int) bool { return selected[i][0] > selected[j][0] }) } } return len(selected) } func main() { courses := [][]int{{100, 200}, {200, 1300}, {1000, 1250}, {2000, 3200}} fmt.Println(scheduleCourse(courses)) courses = [][]int{{1, 2}} fmt.Println(scheduleCourse(courses)) }
输出：
3
1
4. 课程表 Course Schedule IV
你总共需要上 numCourses 门课，课程编号依次为 0 到 numCourses-1 。你会得到一个数组 prerequisite ，其中 prerequisites[i] = [ai, bi] 表示如果你想选 bi 课程，你 必须 先选 ai 课程。
有的课会有直接的先修课程，比如如果想上课程 1 ，你必须先上课程 0 ，那么会以 [0,1] 数对的形式给出先修课程数对。
先决条件也可以是 间接 的。如果课程 a 是课程 b 的先决条件，课程 b 是课程 c 的先决条件，那么课程 a 就是课程 c 的先决条件。
你也得到一个数组 queries ，其中 queries[j] = [uj, vj]。对于第 j 个查询，您应该回答课程 uj 是否是课程 vj 的先决条件。
返回一个布尔数组 answer ，其中 answer[j] 是第 j 个查询的答案。
示例 1：
输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]], queries = [[0,1],[1,0]]
输出：[false,true]
解释：课程 0 不是课程 1 的先修课程，但课程 1 是课程 0 的先修课程。
示例 2：
输入：numCourses = 2, prerequisites = [], queries = [[1,0],[0,1]]
输出：[false,false]
解释：没有先修课程对，所以每门课程之间是独立的。
示例 3：
输入：numCourses = 3, prerequisites = [[1,2],[1,0],[2,0]], queries = [[1,0],[1,2]]
输出：[true,true]
提示：
2 <= numCourses <= 100
0 <= prerequisites.length <= (numCourses * (numCourses - 1) / 2)
prerequisites[i].length == 2
0 <= ai, bi <= n - 1
ai != bi
每一对 [ai, bi] 都 不同
先修课程图中没有环。
0 <= ui, vi <= n - 1
ui != vi
代码：
package main import "fmt" func checkIfPrerequisite(numCourses int, prerequisites [][]int, queries [][]int) []bool { // 构建课程图 n := numCourses graph := make([][]int, n) inDegree := make([]int, n) for _, p := range prerequisites { ai, bi := p[0], p[1] graph[ai] = append(graph[ai], bi) inDegree[bi]++ } // BFS 拓扑排序 queue := make([]int, 0) for i := 0; i < n; i++ { if inDegree[i] == 0 { queue = append(queue, i) } } successors := make([][]int, n) for len(queue) > 0 { node := queue[0] queue = queue[1:] for _, neighbor := range graph[node] { inDegree[neighbor]-- if inDegree[neighbor] == 0 { queue = append(queue, neighbor) } // 记录 successor 节点 successors[node] = append(successors[node], neighbor) for _, s := range successors[neighbor] { successors[node] = append(successors[node], s) } } } // 对每个查询进行检查 result := make([]bool, len(queries)) for i, q := range queries { ui, vi := q[0], q[1] for _, s := range successors[ui] { if s == vi { result[i] = true break } } } return result } func main() { numCourses := 2 prerequisites := [][]int{{1, 0}} queries := [][]int{{0, 1}, {1, 0}} fmt.Println(checkIfPrerequisite(numCourses, prerequisites, queries)) prerequisites = [][]int{} queries = [][]int{{1, 0}, {0, 1}} fmt.Println(checkIfPrerequisite(numCourses, prerequisites, queries)) }
输出：
[false true]
[false false]
