1.拓扑排序精讲
代码随想录
题目：117. 软件构建
代码：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <unordered_map>
using namespace std;
int main(){// 输入int n,m,s,t;cin >> n >> m;unordered_map<int,vector<int>> umap; // 记录文件间的依赖关系vector<int> indegree(n,0);vector<int> result;while(m--){cin >> s >> t;indegree[t]++;umap[s].push_back(t);}// 处理queue<int> que;for(int i = 0; i < n; i++){if(indegree[i] == 0) que.push(i);}while(que.size()){int cur = que.front();que.pop();result.push_back(cur);vector<int> files = umap[cur];if(files.size()){for(int i = 0; i < files.size(); i++){indegree[files[i]]--;if(indegree[files[i]] == 0) que.push(files[i]);}}}// 输出if(result.size() == n){for(int i = 0; i < n - 1; i++){cout << result[i] << " ";}cout << result[n - 1];}else{cout << -1 << endl;}
}思路：
每一次把入度为0的结点加入对列，选择对列头部的结点进行操作，保存该节点值到结果里，后弹出该节点，然后根据对列里的结点的依赖关系，找到此节点指向的结点，将这些结点的入度减1，同时如果发现有结点入度为0就加入对列。
其实思路还是简单的，代码的话，就是用来一个数组来记录各个结点的入度，根据对列的操作动态更新；用一个unordered_map来记录结点间的依赖关系，在进行入队出队操作时，我们是根据这个依赖关系来找哪些结点的入度应该进行删减的。
2.dijkstra（朴素版）精讲
代码随想录
题目：47. 参加科学大会（第六期模拟笔试） (kamacoder.com)
代码：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <climits>
using namespace std;
int main(){int n,m,p1,p2,val;cin >> n >> m;vector<vector<int>> grid(n + 1,vector<int>(n + 1,INT_MAX));for(int i = 0; i < m; i++){cin >> p1 >> p2 >> val;grid[p1][p2] = val;}int start = 1;int end = n;// 记录源点到每个节点的最短距离vector<int> minDist(n + 1,INT_MAX);vector<bool> visited(n + 1,false);minDist[start] = 0;for(int i = 1; i <= n; i++){ // 遍历所有结点int minVal = INT_MAX;int cur = 1;// 1.选择距离源点最近且未访问的结点for(int v = 1; v <= n; v++){if(!visited[v] && minDist[v] < minVal){minVal = minDist[v];cur = v;}}// 2.标记该结点已访问visited[cur] = true;// 3.更新非访问结点到源点的距离（即minDist数组）for(int v = 1; v <= n ; v++){if(!visited[v] && grid[cur][v] != INT_MAX && minDist[cur] + grid[cur][v] < minDist[v]){minDist[v] = minDist[cur] + grid[cur][v];}}}if(minDist[end] == INT_MAX) cout << -1 << endl; // 不能抵达终点else cout << minDist[end] << endl;
}思路：其实就是贪心算法，从起点出发，去找和该结点直接相联的结点，加入到以访问的集合中，每次都从这个集合出发，扩大该集合，同时在扩大到过程中，选取距离起点最短的距离更新到minDist数组里。这样我们将全部的结点访问过一次后，就可以找到终点距离起点的最短距离了。
