課程安排彙總

lc 210 

把課程關係轉成有向圖，對圖進行深度優先遍歷，checked標記已經訪問過的節點，order儲存訪問順序

也用到了回溯演算法：

# checked 陣列儲存已經儲存過的節點， visited記錄當前訪問過的節點， checked記錄訪問過的不會產生環的節點

# order儲存訪問順序，v當前訪問節點

def has_cycle(self,graph,visited,checked,v,path):

if visited[v]: # 當前過程已經訪問過

return true

visited[v] = true

for i in graph[v]:

if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i,path):

return true

checked[v] = true

visited[v] = false

return false

def findorder(self, numcourses: int, prerequisites: list[list[int]]) -> list[int]:

if not prerequisites or len(prerequisites) == 0 or numcourses <=1:

retur n [i for i in range(numcourses)]

graph =

visited =

checked =

path =

for i in range(numcourses):

for item in prerequisites:

for i in range(numcourses):

if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i,path):

return

path.reverse()

return path

lc 207 

class solution:

def has_cycle(self,graph,visited,checked,v):
if visited[v]:
return true
visited[v] = true
for i in graph[v]:
if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i):
return true
checked[v] = true
visited[v] = false
return false 
def canfinish(self, numcourses: int, prerequisites: list[list[int]]) -> bool:
if not prerequisites or len(prerequisites) == 0 or numcourses<=1:
return true
graph = 
visited = 
checked = 
for i in range(numcourses):
for item in prerequisites:
for i in range(numcourses):
if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i):
return false
return true

CAS KG 課程安排

課程目標 教學安排 詳情請見部落格 cas kg 課程安排 1.1 課程簡介 1.2 知識圖譜概述 1.3 知識圖譜與深度學習 2.1 機器學習基礎 2.2 深度學習基礎 2.3 典型深度學習模型 一 2.4 典型深度學習模型 二 3.1 典型圖演算法 3.2 圖匹配演算法 3.3 面向圖結構的隨機...

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