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<p align="center">
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<a href="https://www.programmercarl.com/xunlian/xunlianying.html" target="_blank">
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<img src="../pics/训练营.png" width="1000"/>
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</a>
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<p align="center"><strong><a href="./qita/join.md">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们受益！</strong></p>
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拓扑排序指的是一种 解决问题的大体思路， 而具体算法，可能是 广搜 可能是深搜。
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大家可能发现 各式各样的解法，纠结哪个是拓扑排序？
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只要能在把 有向无环图 进行线性排序 的算法 都可以叫做 拓扑排序。
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引用与任务调度，课程安排等等。
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「拓扑排序」是专门应用于有向图的算法；
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把一个 有向无环图 转成 线性的排序 就叫 拓扑排序。
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拓扑排序（Kahn 算法，其实就是广度优先遍历的思路）
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这道题的做法同样适用于第 210 题。
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```CPP
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class Solution {
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public:
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bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {
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vector<int> inDegree(numCourses, 0);
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unordered_map<int, vector<int>> umap;
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for (int i = 0; i < prerequisites.size(); i++) {
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// prerequisites[i][0] 是 课程入度，prerequisites[i][1] 是课程出度
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// 即： 上课prerequisites[i][0] 之前，必须先上课prerequisites[i][1]
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// prerequisites[i][1] -> prerequisites[i][0]
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inDegree[prerequisites[i][0]]++;//当前课程入度值+1
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umap[prerequisites[i][1]].push_back(prerequisites[i][0]); // 添加 prerequisites[i][1] 指向的课程
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}
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queue<int> que;
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for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
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if (inDegree[i] == 0) que.push(i); // 所有入度为0，即为 开头课程 加入队列
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}
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int count = 0;
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while (que.size()) {
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int cur = que.front(); //当前选的课
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que.pop();
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count++; // 选课数+1
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vector<int> courses = umap[cur]; //获取这门课指向的课程，也就是这么课的后续课
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if (courses.size()) { // 有后续课
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for (int i = 0; i < courses.size(); i++) {
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inDegree[courses[i]]--; // 它的后续课的入度-1
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if (inDegree[courses[i]] == 0) que.push(courses[i]); // 如果入度为0，加入队列
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}
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}
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}
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if (count == numCourses) return true;
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return false;
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}
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};
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```
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<p align="center">
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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</a>
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