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，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。
可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以了。如果不可能完成所有课程，返回一个空数组。
示例 1:
输入: 2, [[1,0]] 输出: [0,1] 解释: 总共有 2 门课程。要学习课程 1，你需要先完成课程 0。因此，正确的课程顺序为 [0,1] 。 示例 2:
输入: 4, [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]] 输出: [0,1,2,3] or [0,2,1,3] 解释: 总共有 4 门课程。要学习课程 3，你应该先完成课程 1 和课程 2。并且课程 1 和课程 2 都应该排在课程 0 之后。 因此，一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。 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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思路：
类似LeetCode-Python-207. 课程表，用拓扑排序实现。
class Solution(object): def findOrder(self, numCourses, prerequisites): """ :type numCourses: int :type prerequisites: List[List[int]] :rtype: List[int] """ if not prerequisites: return [i for i in range(numCourses)] indegree = [0 for _ in range(numCourses)] adj = [set() for _ in range(numCourses)] for end, start in prerequisites: indegree[end] += 1 adj[start].add(end) from collections import deque queue = deque() for i, x in enumerate(indegree): if not x: queue.append(i) res = [] while queue: cur = queue.popleft() res.append(cur) for neighbor in adj[cur]: indegree[neighbor] -= 1 if indegree[neighbor] == 0: queue.append(neighbor) return res if len(res) == numCourses else []
