摘要:拓撲排序復雜度時間空間思路本題和的解法一樣,不會拓撲排序的可以參考那篇文章。區別在于我們拓撲排序后的訪問順序,本來我們是用一個來進行,這里為了讓依賴少的先安裝,我們將換成,并以依賴數排序。
Install Dependencies
拓撲排序 復雜度給定軟件之間安裝的依賴關系,用一個二維數組表示,第一維表示依賴的序號,第二維表示依賴關系,比如要先裝deps[0][0],才能裝deps[0][1]。安裝時,要盡可能先安裝依賴個數少的軟件。求安裝順序。
時間 O(1) 空間 O(1)
思路本題和Course Schedule的解法一樣,不會拓撲排序的可以參考那篇文章。區別在于我們拓撲排序后的訪問順序,本來我們是用一個Queue來進行BFS,這里為了讓依賴少的先安裝,我們將Queue換成PriorityQueue,并以依賴數排序。用優先隊列遍歷圖,很像是Cost based search 或者greedy,a star這種算法。注意,由于可能出現兩個軟件有同樣依賴數的情況,比如兩個軟件剩余依賴都是0的時候,應該先裝哪個呢?這個就要和面試官討論了,可以在軟件的數據結構中加入timestamp或者總依賴數等變量,供我們在ProrityQueue中作為第二個、第三個條件來比較。
代碼public class InstallDependencies { public static void main(String[] args){ String[][] deps = {{"gcc", "gdb"},{"gcc", "visualstudio"},{"windows", "gcc"} , {"windows", "sublime"}, {"libc", "gcc"}, {"libc2", "gcc"}, {"unix", "cat"} , {"windows", "libc"}, {"windows", "libc2"}, {"linux", "cat"}, {"windows", "cat"} , {"solaris", "cat"}, {"macos","cat"}}; InstallDependencies id = new InstallDependencies(); id.install(deps, 7); } public void install(String[][] deps, int n){ HashMapmap = new HashMap (); // 根據依賴關系建圖 for(String[] dep : deps){ Software src = map.get(dep[0]); Software dst = map.get(dep[1]); if(src == null){ src = new Software(dep[0]); } if(dst == null){ dst = new Software(dep[1]); } src.targets.add(dst); dst.deps = dst.deps + 1; map.put(dep[0], src); map.put(dep[1], dst); } // 用一個優先隊列來遍歷我們的圖 PriorityQueue pq = new PriorityQueue (11 ,new Comparator (){ public int compare(Software s1, Software s2){ return s1.deps - s2.deps; } }); for(String name : map.keySet()){ if(map.get(name).deps == 0){ pq.offer(map.get(name)); } } while(!pq.isEmpty()){ Software curr = pq.poll(); System.out.println(curr.name); for(Software dst : curr.targets){ dst.deps = dst.deps - 1; if(dst.deps == 0){ pq.offer(dst); } } } } } class Software{ String name; int deps; ArrayList targets; public Software(String name){ this.deps = 0; this.name = name; this.targets = new ArrayList (); } }
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