[leetcode/lintcode 题解] 阿里面试真题详解:课程表 II

简介: [leetcode/lintcode 题解] 阿里面试真题详解:课程表 II

描述
你需要去上n门九章的课才能获得offer,这些课被标号为 0 到 n-1 。 有一些课程需要“前置课程”,比如如果你要上课程0,你需要先学课程1,我们用一个匹配来表示他们: [0,1]
给你课程的总数量和一些前置课程的需求,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。

在线评测地址:领扣题库官网

样例1
输入: n = 2, prerequisites = [[1,0]] 
输出: [0,1]
样例2
输入: n = 4, prerequisites = [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]] 
输出: [0,1,2,3] or [0,2,1,3]

解题思路
拓扑排序,输出任意一种拓扑序列。

源代码

class Solution:
    # @param {int} numCourses a total of n courses
    # @param {int[][]} prerequisites a list of prerequisite pairs
    # @return {int[]} the course order
    def findOrder(self, numCourses, prerequisites):
        # Write your code here
        edges = {i: [] for i in xrange(numCourses)}
        degrees = [0 for i in xrange(numCourses)] 
        for i, j in prerequisites:
            edges[j].append(i)
            degrees[i] += 1
        import Queue
        queue = Queue.Queue(maxsize = numCourses)
        
        for i in xrange(numCourses):
            if degrees[i] == 0:
                queue.put(i)

        order = []
        while not queue.empty():
            node = queue.get()
            order.append(node)

            for x in edges[node]:
                degrees[x] -= 1
                if degrees[x] == 0:
                    queue.put(x)

        if len(order) == numCourses:
            return order
        return []

更多题解参考:九章官网solution

相关文章
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
17天前
|
存储 NoSQL 架构师
阿里面试:聊聊 CAP 定理?哪些中间件是AP?为什么?
本文深入探讨了分布式系统中的“不可能三角”——CAP定理,即一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)三者无法兼得。通过实例分析了不同场景下如何权衡CAP,并介绍了几种典型分布式中间件的CAP策略,强调了理解CAP定理对于架构设计的重要性。
48 4
|
1月前
|
存储 NoSQL 算法
阿里面试:亿级 redis 排行榜,如何设计?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,针对近期读者在一线互联网企业面试中遇到的高频面试题进行系统化梳理,如使用ZSET排序统计、亿级用户排行榜设计等。文章详细介绍了Redis的四大统计(基数统计、二值统计、排序统计、聚合统计)原理和应用场景,重点讲解了Redis有序集合(Sorted Set)的使用方法和命令,以及如何设计社交点赞系统和游戏玩家排行榜。此外,还探讨了超高并发下Redis热key分治原理、亿级用户排行榜的范围分片设计、Redis Cluster集群持久化方式等内容。文章最后提供了大量面试真题和解决方案,帮助读者提升技术实力,顺利通过面试。
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里面试:1000万级大表, 如何 加索引?
45岁老架构师尼恩在其读者交流群中分享了如何在生产环境中给大表加索引的方法。文章详细介绍了两种索引构建方式:在线模式(Online DDL)和离线模式(Offline DDL),并深入探讨了 MySQL 5.6.7 之前的“影子策略”和 pt-online-schema-change 方案,以及 MySQL 5.6.7 之后的内部 Online DDL 特性。通过这些方法,可以有效地减少 DDL 操作对业务的影响,确保数据的一致性和完整性。尼恩还提供了大量面试题和解决方案,帮助读者在面试中充分展示技术实力。
|
2月前
|
消息中间件 架构师 Java
阿里面试:秒杀的分布式事务, 是如何设计的?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴在面试阿里、滴滴、极兔等一线互联网企业时,遇到了许多关于分布式事务的重要面试题。为了帮助大家更好地应对这些面试题,尼恩进行了系统化的梳理,详细介绍了Seata和RocketMQ事务消息的结合,以及如何实现强弱结合型事务。文章还提供了分布式事务的标准面试答案,并推荐了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源,帮助大家在面试中脱颖而出。
|
4月前
|
存储 Java
【IO面试题 四】、介绍一下Java的序列化与反序列化
Java的序列化与反序列化允许对象通过实现Serializable接口转换成字节序列并存储或传输,之后可以通过ObjectInputStream和ObjectOutputStream的方法将这些字节序列恢复成对象。
|
1月前
|
存储 缓存 算法
面试官:单核 CPU 支持 Java 多线程吗?为什么?被问懵了!
本文介绍了多线程环境下的几个关键概念,包括时间片、超线程、上下文切换及其影响因素,以及线程调度的两种方式——抢占式调度和协同式调度。文章还讨论了减少上下文切换次数以提高多线程程序效率的方法,如无锁并发编程、使用CAS算法等,并提出了合理的线程数量配置策略,以平衡CPU利用率和线程切换开销。
面试官:单核 CPU 支持 Java 多线程吗?为什么?被问懵了!
|
1月前
|
存储 算法 Java
大厂面试高频:什么是自旋锁?Java 实现自旋锁的原理?
本文详解自旋锁的概念、优缺点、使用场景及Java实现。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:什么是自旋锁?Java 实现自旋锁的原理?
|
1月前
|
存储 缓存 Java
大厂面试必看!Java基本数据类型和包装类的那些坑
本文介绍了Java中的基本数据类型和包装类,包括整数类型、浮点数类型、字符类型和布尔类型。详细讲解了每种类型的特性和应用场景,并探讨了包装类的引入原因、装箱与拆箱机制以及缓存机制。最后总结了面试中常见的相关考点,帮助读者更好地理解和应对面试中的问题。
61 4
|
2月前
|
算法 Java 数据中心
探讨面试常见问题雪花算法、时钟回拨问题,java中优雅的实现方式
【10月更文挑战第2天】在大数据量系统中,分布式ID生成是一个关键问题。为了保证在分布式环境下生成的ID唯一、有序且高效,业界提出了多种解决方案,其中雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种广泛应用的分布式ID生成算法。本文将详细介绍雪花算法的原理、实现及其处理时钟回拨问题的方法,并提供Java代码示例。
93 2