摘要:拓扑排序复杂度时间空间思路本题和的解法一样,不会拓扑排序的可以参考那篇文章。区别在于我们拓扑排序后的访问顺序,本来我们是用一个来进行,这里为了让依赖少的先安装,我们将换成,并以依赖数排序。
Install Dependencies
拓扑排序 复杂度给定软件之间安装的依赖关系,用一个二维数组表示,第一维表示依赖的序号,第二维表示依赖关系,比如要先装deps[0][0],才能装deps[0][1]。安装时,要尽可能先安装依赖个数少的软件。求安装顺序。
时间 O(1) 空间 O(1)
思路本题和Course Schedule的解法一样,不会拓扑排序的可以参考那篇文章。区别在于我们拓扑排序后的访问顺序,本来我们是用一个Queue来进行BFS,这里为了让依赖少的先安装,我们将Queue换成PriorityQueue,并以依赖数排序。用优先队列遍历图,很像是Cost based search 或者greedy,a star这种算法。注意,由于可能出现两个软件有同样依赖数的情况,比如两个软件剩余依赖都是0的时候,应该先装哪个呢?这个就要和面试官讨论了,可以在软件的数据结构中加入timestamp或者总依赖数等变量,供我们在ProrityQueue中作为第二个、第三个条件来比较。
代码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 (); // 根据依赖关系建图 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); } // 用一个优先队列来遍历我们的图 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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