210. 课程表 II
现在你总共有 n 门课需要选，记为
0 到 n-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们:
[0,1]给定课程总量以及它们的先决条件，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。
可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以了。如果不可能完成所有课程，返回一个空数组。
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。
BFS
再之气的基础上，将队列中经过的每一个元素加进来，同一轮中的是不分先后的。
题解
class Solution: def findOrder(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]: # 如果没有约束条件 if len(prerequisites) == 0: return [i for i in range(numCourses)] adj = [set() for _ in range(numCourses)] in_degrees = [0 for _ in range(numCourses)] for request in prerequisites: in_degrees[request[0]] += 1 adj[request[1]].add(request[0]) queue = [] # 队列除了存放度为0的点，还存放了从起点到对应点的路径 # 初始化队列 for i in range(len(in_degrees)): if in_degrees[i] == 0: queue.append(i) print(queue) res = [] while queue: curNode = queue.pop(0) res.append(curNode) for successor in adj[curNode]: in_degrees[successor] -= 1 if in_degrees[successor] == 0: queue.append(successor) return res if len(res) == numCourses else []