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我正在学习解决 leetcode 中的拓扑排序问题
There are a total of n courses you have to take, labeled from
0
ton-1
.Some courses may have prerequisites, for example to take course 0 you have to first take course 1, which is expressed as a pair:
[0,1]
Given the total number of courses and a list of prerequisite pairs, is it possible for you to finish all courses?
Example 1:
Input: 2, [[1,0]]
Output: true
Explanation: There are a total of 2 courses to take.
To take course 1 you should have finished course 0. So it is possible.Example 2:
Input: 2, [[1,0],[0,1]]
Output: false
Explanation: There are a total of 2 courses to take.
To take course 1 you should have finished course 0, and to take course 0 you should
also have finished course 1. So it is impossible.Note:
- The input prerequisites is a graph represented by a list of edges, not adjacency matrices. Read more about how a graph is represented.
- You may assume that there are no duplicate edges in the input prerequisites.
我在讨论区阅读了以下拓扑排序解决方案
class Solution5:
def canFinish(self,numCourses, prerequirements):
"""
:type numCourse: int
:type prerequirements: List[List[int]]
:rtype:bool
"""
if not prerequirements: return True
count = []
in_degrees = defaultdict(int)
graph = defaultdict(list)
for u, v in prerequirements:
graph[v].append(u)
in_degrees[u] += 1 #Confused here
queue = [u for u in graph if in_degrees[u]==0]
while queue:
s = queue.pop()
count.append(s)
for v in graph(s):
in_degrees[v] -= 1
if in_degrees[v] ==0:
queue.append(v)
#check there exist a circle
for u in in_degrees:
if in_degrees[u]:
return False
return True
我对 in_degrees[u] += 1
感到困惑
for u, v in prerequirements:
graph[v].append(u)
in_degrees[u] += 1 #Confused here
对于有向边 (u,v) , u -----> v , 节点 u 有一个出度而节点 v 有一个入度。
所以我认为,in_degrees[u] += 1
应该改为 in_degrees[v] += 1
因为如果存在 (u,v),那么 v 至少有一个入射事件和一个入度
In Degree: This is applicable only for directed graph. This represents the number of edges incoming to a vertex.
但是,原始解决方案有效。
我的理解有什么问题吗?
最佳答案
看上面那行; 图[v].append(u)
。边缘实际上与您的假设和输入格式相反。这是因为对于拓扑排序,我们希望没有依赖项/传入边的事物在结果顺序的前面结束,因此我们根据解释来引导边,“是要求”而不是“需要”。例如。输入对 (0,1) 意味着 0 需要 1,因此在图中我们绘制一条有向边 (1,0),以便 1 在我们的排序中可以排在 0 之前。因此 0 通过考虑这对获得度数。
关于python - 拓扑排序中的 indegrees 用 Kahn 算法解决 CouseSchedule,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55474151/
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