207. 课程表
我们可以将本题建模成一个求拓扑排序的问题:将每一门课看成一个节点,如果想要学习课程 A之前必须完成课程 B,那么我们从B到A连接一条有向边。这样以来,在拓扑排序中,B一定出现在 A的前面
思路:
考虑拓扑排序中最前面的节点,该节点一定不会有任何入边,也就是它没有任何的先修课程要求。当我们将一个节点加入答案中后,我们就可以移除它的所有出边,代表着它的相邻节点少了一门先修课程的要求。如果某个相邻节点变成了「没有任何入边的节点」,那么就代表着这门课可以开始学习了。按照这样的流程,我们不断地将没有入边的节点加入答案,直到答案中包含所有的节点(得到了一种拓扑排序)或者不存在没有入边的节点(图中包含环)
算法:
使用一个队列来进行广度优先搜索。初始时,所有入度为 00 的节点都被放入队列中,它们就是可以作为拓扑排序最前面的节点,并且它们之间的相对顺序是无关紧要的。
在广度优先搜索的每一步中,我们取出队首的节点u:
我们将u放入答案中
我们移除 u的所有出边,也就是将u的所有相邻节点的入度减少1。如果某个相邻节点v的入度变为0,那么我们就将v放入队列中
在广度优先搜索的过程结束后。如果答案中包含了这n个节点,那么我们就找到了一种拓扑排序,否则说明图中存在环,也就不存在拓扑排序了
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| bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) { vector<int> indeg; vector<vector<int>> edges; indeg.resize(numCourses); edges.resize(numCourses); for (const auto& info : prerequisites) { edges[info[1]].push_back(info[0]); ++indeg[info[0]]; } queue<int> q; for (int i = 0; i < numCourses; i++) { if (indeg[i] == 0) { q.push(i); } } int visited = 0; while (!q.empty()) { visited++; int u = q.front(); q.pop(); for (int v : edges[u]) { --indeg[v]; if (indeg[v] == 0) { q.push(v); } } } return visited == numCourses; }
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8. 字符串转换整数
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| class Automation{ public: unordered_map<string, vector<string>> table = { {"start", {"start", "signed", "in_number", "end"}}, {"signed", {"end", "end", "in_number", "end"}}, {"in_number", {"end", "end", "in_number", "end"}}, {"end", {"end", "end", "end", "end"}} }; string status = "start"; int get_col(char c) { if(c == ' ') return 0; if(c == '+' || c == '-') return 1; if(isdigit(c)) return 2; return 3; } int sign = 1; long long res = 0; void get(char c) { status = table[status][get_col(c)]; if(status == "in_number") { res = res * 10 + (c - '0'); res = sign == 1 ? min(res, (long long)INT_MAX) : min(res, -(long long)INT_MIN); } if(status == "signed") { sign = c == '+' ? 1 : -1; } } };
class Solution{ public: int myAtoi(string str) { Automation atmn; for(char c : str) { atmn.get(c); } return atmn.sign * atmn.res; } };
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