现在你总共有 n 门课需要选，记为 0 到 n-1。
在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们: [0,1]
给定课程总量以及它们的先决条件，判断是否可能完成所有课程的学习？
示例 1:
输入: 2, [[1,0]] 输出: true 解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要完成课程 0。所以这是可能的。 示例 2:
输入: 2, [[1,0],[0,1]] 输出: false 解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要先完成课程 0；并且学习课程 0 之前，你还应先完成课程 1。这是不可能的。 说明:
输入的先决条件是由边缘列表表示的图形，而不是邻接矩阵。详情请参见图的表示法。 你可以假定输入的先决条件中没有重复的边。 提示:
这个问题相当于查找一个循环是否存在于有向图中。如果存在循环，则不存在拓扑排序，因此不可能选取所有课程进行学习。 通过 DFS 进行拓扑排序 - 一个关于Coursera的精彩视频教程（21分钟），介绍拓扑排序的基本概念。 拓扑排序也可以通过 BFS 完成。
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第一种思路：
本题需要用拓扑排序解题，
拓扑排序的流程如下：
1. 找到一个入度为0的结点
2. 删除这个节点，并把这个节点相邻的结点的入度 - 1
重复这两步，直到所有的节点都被删除 或者 找不到更多的入度为0的结点 为止。
class Solution(object): def canFinish(self, numCourses, prerequisites): """ :type numCourses: int :type prerequisites: List[List[int]] :rtype: bool """ from collections import deque if not prerequisites: #没有前置课的要求 return True indegree = [0 for _ in range(numCourses)] adj = [set() for _ in range(numCourses)] for end, start in prerequisites: indegree[end] += 1 #统计入度 adj[start].add(end)#生成邻接表 queue = deque() for i, x in enumerate(indegree): if not x: #入度为0的结点入队 queue.append(i) cnt = 0 while queue: cur = queue.popleft() # cur 出队并删除 cnt += 1 #当前的cur满足条件 for neighbor in adj[cur]: indegree[neighbor] -= 1 #邻居入度- 1 if not indegree[neighbor]: #如果邻居入度变成了0了，就让它入队 queue.append(neighbor) return cnt == numCourses #判断是不是所有的点都删除成功了
