• LeetCode 1462. 课程表 IV:拓扑排序


    【LetMeFly】1462.课程表 IV:拓扑排序

    力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/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

    方法一:拓扑排序

    首先,在确定课程的先后关系上,这道题类似于LeetCode 207.课程表,使用拓扑排序进行解决即可。

    那么,问题是对于 1 0 4 10^4 104个query,如何快速返回每次的查询呢?

    我们可以建立一个 n u m C o u r s e s × n u m C o u r s e s numCourses\times numCourses numCourses×numCourses的布尔类型的数组 i s P r e isPre isPre i s P r e [ a ] [ b ] isPre[a][b] isPre[a][b]代表课程 a a a是否为课程 b b b的先修课。(这样,对于某个查询 q q q,只需要返回 i s P r e [ q [ 0 ] ] [ q [ 1 ] ] isPre[q[0]][q[1]] isPre[q[0]][q[1]]即可)

    在拓扑排序时,如果确定了thisCourse是nextCourse的先修课,那么所有thisCourse的先修课都是nextCourse的先修课。用公式表示即为:

    ∀ 0 ≤ i ≤ n u m C o u r s e s ,    i s P r e [ i ] [ n e x t C o u r s e ]    ∣ =   i s P r e [ i ] [ t h i s C o u r s e ] \forall 0\leq i\leq numCourses,\ \ isPre[i][nextCourse]\ \ |=\ isPre[i][thisCourse] ∀0inumCourses,  isPre[i][nextCourse]  = isPre[i][thisCourse]

    • 时间复杂度 O ( n u m C o u r s e s 2 + n + q ) O(numCourses^2 + n + q) O(numCourses2+n+q),其中 n n n是先修课关系数, q q q是查询的个数
    • 空间复杂度 O ( n u m C o u r s e s 2 + n ) O(numCourses^2 + n) O(numCourses2+n)

    AC代码

    C++
    class Solution {
    public:
        vector<bool> checkIfPrerequisite(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites, vector<vector<int>>& queries) {
            // 建图
            vector<vector<int>> graph(numCourses);
            vector<int> indegree(numCourses);
            for (vector<int>& ab : prerequisites) {
                graph[ab[0]].push_back(ab[1]);
                indegree[ab[1]]++;
            }
    
            // 初始化队列
            queue<int> q;
            for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
                if (!indegree[i]) {
                    q.push(i);
                }
            }
    
            // 预处理(拓扑排序)
            vector<vector<bool>> isPre(numCourses, vector<bool>(numCourses, false));
            while (q.size()) {
                int thisCourse = q.front();
                q.pop();
                for (int nextCourse : graph[thisCourse]) {
                    indegree[nextCourse]--;
                    if (!indegree[nextCourse]) {
                        q.push(nextCourse);
                    }
                    isPre[thisCourse][nextCourse] = true;
                    for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
                        isPre[i][nextCourse] = isPre[i][nextCourse] | isPre[i][thisCourse];  // vector不支持|=
                    }
                }
            }
    
            // 查询
            vector<bool> ans;
            for (vector<int>& q : queries) {
                ans.push_back(isPre[q[0]][q[1]]);
            }
            return ans;
        }
    };
    
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    Python
    # from typing import List
    
    class Solution:
        def checkIfPrerequisite(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]], queries: List[List[int]]) -> List[bool]:
            graph = [[] for _ in range(numCourses)]
            indegree = [0] * numCourses
            for a, b in prerequisites:
                graph[a].append(b)
                indegree[b] += 1
            
            q = []
            for i in range(numCourses):
                if not indegree[i]:
                    q.append(i)
            
            isPre = [[False for _ in range(numCourses)] for __ in range(numCourses)]
            while q:
                thisCourse = q.pop()
                for nextCourse in graph[thisCourse]:
                    indegree[nextCourse] -= 1
                    if not indegree[nextCourse]:
                        q.append(nextCourse)
                    isPre[thisCourse][nextCourse] = True
                    for i in range(numCourses):
                        isPre[i][nextCourse] |= isPre[i][thisCourse]
            
            ans = []
            for a, b in queries:
                ans.append(isPre[a][b])
            return ans
    
    
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    Tisfy:https://letmefly.blog.csdn.net/article/details/132825649

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Tisfy/article/details/132825649