这期内容当中小编将会给大家带来有关golang中怎么利用leetcode实现课程表排序，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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示例 1:
输入: 2, [[1,0]]
输出: [0,1]
解释: 总共有 2 门课程。要学习课程 1，你需要先完成课程 0。因此，正确的课程顺序为 [0,1] 。
示例 2:
输入: 4, [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
输出: [0,1,2,3] or [0,2,1,3]
解释: 总共有 4 门课程。要学习课程 3，你应该先完成课程 1 和课程 2。并且课程 1 和课程 2 都应该排在课程 0 之后。
因此，一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。
说明:
输入的先决条件是由边缘列表表示的图形，而不是邻接矩阵。详情请参见图的表示法。
你可以假定输入的先决条件中没有重复的边。
提示:
这个问题相当于查找一个循环是否存在于有向图中。如果存在循环，则不存在拓扑排序，因此不可能选取所有课程进行学习。
通过 DFS 进行拓扑排序 - 一个关于Coursera的精彩视频教程（21分钟），介绍拓扑排序的基本概念。
拓扑排序也可以通过 BFS 完成。
解题思路：
1,对课程排序是，前一篇的递进，有向图的top排序，采用广度优先搜索（BFS）
2，首先将边缘列表转化成逆邻接矩阵，并记录每个前缀课程的入度
3，入度为0 的课程没有依赖，可以先上，放入队列
4，一次从队列中取节点
A，放入返回数据
B，将依赖此节点的所有邻接节点的入度减一（删除此节点后，邻接节点的依赖减少）
C，将修正后入度为0 的节点放入队列
D，循环直至队列为空
4，返回数据如果长度等于课程长度，说明没有环，否则有环
func findOrder(numCourses int, prerequisites [][]int) []int { inverse_adj:=make([][]int,numCourses) out_degree:=make([]int,numCourses) //入度 for i:=0;i //将边缘列表转换成逆邻接矩阵的形式 out_degree[prerequisites[i][0]]++ inverse_adj[prerequisites[i][1]]=append(inverse_adj[prerequisites[i][1]],prerequisites[i][0]) } r:=BFS(inverse_adj,out_degree) if len(r)==numCourses{ return r } return nil}
func BFS(inverse_adj [][]int,out_degree []int)(r []int){ var q queue for i:=0;i if out_degree[i]==0{ //入度为0，可以作为终点 q.push(i) } } for !q.empty(){ top:=q.pop() r=append([]int{top},r...) for _,precursor:=range(inverse_adj[top]){ //将当前节点移除，所有前驱节点的出度减1 out_degree[precursor]-- if out_degree[precursor]==0{ q.push(precursor) } } } return r}
type queue struct{ data []int}
func(q*queue)empty()bool{ return len(q.data)==0}
func(q*queue)push(i int){ q.data=append(q.data,i)}
func(q*queue)pop()int{ r:=q.data[len(q.data)-1] q.data=q.data[:len(q.data)-1] return r}
上述就是小编为大家分享的golang中怎么利用leetcode实现课程表排序了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
分享标题：golang中怎么利用leetcode实现课程表排序
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