Harmonogram kursu
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Harmonogram kursu”.
1. Ucz się
Problem „Harmonogram kursu” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Wykresy.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego harmonogramu kursu.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu w harmonogramie kursu.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Łączna liczba kursów, w których musisz wziąć udział, wynosi numCourses, oznaczona liczbami od 0 do numCourses - 1. Podana jest tablica wymagań wstępnych, gdzie wymagania wstępne[i] = [ai, bi] wskazują, że jeśli chcesz wziąć udział w kursie ai, musisz najpierw wziąć udział w kursie bi.
Na przykład para [0, 1] wskazuje, że aby wybrać kurs 0, należy najpierw przejść kurs 1.
Zwróć True, jeśli możesz ukończyć wszystkie kursy. W przeciwnym razie zwróć False.
Napisz funkcję canFinish(numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool.
- •1 <= numCourses <= 2000
- •0 <= len(prerequisites) <= 5000
- •prerequisites[i].length == 2
- •0 <= ai, bi < numCourses
Przykłady
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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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 TrueKod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują właściwości problemu dotyczącego standardowych wykresów.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak sortować listę w Pythonie
Dowiedz się, jak sortować listę w Pythonie za pomocą metody sort() i funkcji sorted(). Odkryj przykłady niestandardowego sortowania kluczy i odwrotnej kolejności.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.