安排课程，N门课程相互约束，prerequests = [[1],[2],[0]]，上第0门课需要先上第1门课，上第1门课需要线上第2门课，上第2门课需要线上第0门课。

在这里我们需要体会图的遍历，有时并不需要完全遍历图，遍历图是按照某种策略的，比如BFS策略是遍历离当前结点最近的未遍历的所有的点，DFS遍历当前结点最近的一个点，在图的遍历中，特别是对实际问题，明确什么是点，什么是边，以及遍历的贪心策略。

代码实现如下：

class Soulution:def scheduleCourse(self,prerequests):num = len(prerequests)indegree = [[],[],[],[]]# prerequests为出度表，根据出度表构建入度表，删除某结点时，就可以删除，# 就知道哪些结点需要删除出度结点for from_id in range(num):for to_id in prerequests[from_id]:indegree[to_id].append(from_id)print(indegree)# 根据出度表，构建遍历的队列,遍历的策略是，那些出度为0的点queue =[]degree =[-1]*numfor i in range(num):degree[i]= len(prerequests[i])if degree[i] == 0:queue.append(i)# 每次弹出一个出度为0的点，然后删除和这个点相邻的点的出度，这个地方只需要# 将出度的数量-1就行了# count表示已上了几门课count =0while queue:curid = queue.pop()count +=1# 下面是更新出度，更新待上课列表的操作for from_id in indegree[curid]:degree[from_id] -=1if degree[from_id] == 0:queue.append(from_id)# 当上了的课程和总课程一致时代表上完了，否则代表有环，剩余课程相互约束无法先后上            return count == num

测试结果：

prerequests = [[1],[2],[0]]
print(prerequests)
print(Soulution().scheduleCourse(prerequests))prerequests1 = [[1],[3],[3],[]]
print(prerequests1)
print(Soulution().scheduleCourse(prerequests1))runfile('D:/share/test/schedulleCourse.py', wdir='D:/share/test')
[[1], [2], [0]]
[[2], [0], [1], []]
False
[[1], [3], [3], []]
[[], [0], [], [1, 2]]
True

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代码实现如下：

测试结果：

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