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首先,我们需要用一个数据结构来存储课程之间的依赖关系。不妨使用 hashmap,这样可以在 $O(1)$ 的时间获取到一个课程的所有前置课程。
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- 接下来,我们使用一个数组 studied 来表示已经学习的课程,其中从 studied[ i] 是一个布尔值,表示第 i 个课程是否已经学习。
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+ 接下来,我们使用一个数组 studied 来表示已经学习的课程,其中 studied[ i] 是一个布尔值,表示第 i 个课程是否已经学习。
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- 假设我们的 studied 已经确认了,那么下一步我们可以继续学习哪些课程呢?这就需要用到前面的 hashmap 啦,不妨称其为 neighbors,neighbors 的 key 是课程 id,值是 studied 数组。那么如果 neighbors[ j] 是当前已经学习的课程数组的子集,那么我们已经达到了学习课程 j 的条件。
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+ 假设我们的 studied 已经确认了,那么下一步我们可以继续学习哪些课程呢?这就需要用到前面的 hashmap 啦,不妨称其为 neighbors,neighbors 的 key 是课程 id,值是 studied 数组,含义是想学习课程 i 必须先把 studied 数组中为 true 的全部学了 。那么如果 neighbors[ j] 是当前已经学习的课程数组的子集,那么说明当前已经达到了学习课程 j 的条件。
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- 我们可以不断枚举** 当前已经学习的课程数组** 的值,并由此确定接下来可以学习的可能集合 sub。得到 sub 之后要做的就是枚举 sub 的子集啦。
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+ 我们可以不断枚举** 当前已经学习的课程数组** 的值,并由此确定接下来可以学习的课程集合 sub。得到 sub 之后要做的就是枚举 sub 的子集啦。
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如何枚举子集呢?
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You can’t perform that action at this time.
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