Horario del curso
Guía detallada e implementación Python para el problema 'Programa de cursos'.
1. aprender
El problema del 'Programa del curso' es un desafío clave en la sección de Gráficos.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualización del flujo lógico para el cronograma del curso.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema del programa del curso.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Hay un total de numCourses cursos que debe tomar, etiquetados de 0 a numCourses - 1. Se le proporciona una matriz de requisitos previos donde prerrequisitos[i] = [ai, bi] indica que debe tomar el curso bi primero si desea tomar el curso ai.
Por ejemplo, el par [0, 1] indica que para tomar el curso 0 primero debes tomar el curso 1.
Devuelve True si puedes terminar todos los cursos. De lo contrario, devuelve Falso.
Escribe una función canFinish(numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool.
- •1 <= numCourses <= 2000
- •0 <= len(prerequisites) <= 5000
- •prerequisites[i].length == 2
- •0 <= ai, bi < numCourses
Ejemplos
numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
True
To take course 1 you should have finished course 0. So it is possible.
numCourses = 2, prerequisites = [[1,0],[0,1]]
False
To take course 1 you should have finished course 0, and to take course 0 you should also have finished course 1. This is a cycle and therefore impossible.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def can_finish_opt(numCourses, prerequisites):
preMap = {i: [] for i in range(numCourses)}
for crs, pre in prerequisites: preMap[crs].append(pre)
visiting = set()
def dfs(crs):
if crs in visiting: return False
if preMap[crs] == []: return True
visiting.add(crs)
for pre in preMap[crs]:
if not dfs(pre): return False
visiting.remove(crs)
preMap[crs] = []
return True
for crs in range(numCourses):
if not dfs(crs): return False
return TrueCódigo de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def can_finish_brute(numCourses, prerequisites):
adj = {i: [] for i in range(numCourses)}
for crs, pre in prerequisites: adj[crs].append(pre)
def has_cycle(crs, visited):
if crs in visited: return True
visited.add(crs)
for pre in adj[crs]:
if has_cycle(pre, visited): return True
visited.remove(crs)
return False
for crs in range(numCourses):
if has_cycle(crs, set()): return False
return TrueAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Graphs data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades del problema de gráficos estándar.
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