考察的知识点:拓扑排序;

解答方法分析:

  1. 创建一个空的结果列表res和一个辅助变量visited,用于记录已经处理过的元素数量。
  2. feedOrders进行遍历,统计每个元素的入度,并将入度为0的元素加入结果列表中。
  3. 使用广度优先搜索的算法来处理剩下的元素。我们可以用一个队列queue来存储元素,并进行迭代处理。
  4. 在迭代的过程中,我们首先从队列中取出一个元素index,然后遍历feedOrders,找到所有以index作为前驱的元素,并将它们的入度减1。如果某个元素的入度减为0,则将其加入队列和结果列表,并将visited加1。
  5. 最后,我们判断visited是否等于feedOrders的长度,如果是,则返回结果列表res,否则返回一个空列表。

所用编程语言:C++;

完整编程代码:↓

class Solution {
  public:
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     *
     * @param numCows int整型
     * @param feedOrders int整型vector<vector<>>
     * @return int整型vector
     */
    vector<int> findFeedOrderII(int numCows, vector<vector<int> >& feedOrders) {
        vector<int> feed(numCows, 0);
        int visited = 0;
        vector<int> res;
        queue<int> queue;
        vector<vector<int>> lists(numCows);

        for (const auto& feeds : feedOrders) {
            feed[feeds[0]]++;
            lists[feeds[1]].push_back(feeds[0]);
        }

        for (int i = 0; i < numCows; i++) {
            if (feed[i] == 0) {
                queue.push(i);
                visited++;
                res.push_back(i);
            }
        }

        while (!queue.empty()) {
            int index = queue.front();
            queue.pop();
            vector<int>& list = lists[index];
            for (int i : list) {
                feed[i]--;
                if (feed[i] == 0) {
                    queue.push(i);
                    res.push_back(i);
                    visited++;
                }
            }
        }

        return visited == numCows ? res : vector<int>();
    }
};