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。
代码语言：txt复制 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。
有了之前课程表1的解法：https://cloud.tencent.com/developer/article/1686311
这里只需要记录结果就行了：需要注意的是，不仅需要判断是否能够学完所有课程，还要保存线所学课程的顺序
利用BFS：
代码语言：javascript复制class Solution:
def findOrder(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]:
indegrees=[0 for _ in range(numCourses)]
adjacency=[[] for _ in range(numCourses)]
for cur,pre in prerequisites:
indegrees[cur] =1
adjacency[pre].append(cur)
from collections import deque
queue=deque()
for i in range(len(indegrees)):
if not indegrees[i]:
queue.append(i)
res=[]
while queue:
t=queue.popleft()
res.append(t)
numCourses-=1
for i in adjacency[t]:
indegrees[i]-=1
if not indegrees[i]:
queue.append(i)
if numCourses:
return []
else:
return res第二种方式是利用深度优先变遍历（DFS）：
代码语言：javascript复制class Solution:
def __init__(self):
self.res=[]
def findOrder(self, numCourses,prerequisites):
adjacency=[[] for _ in range(numCourses)]
flags=[0 for _ in range(numCourses)]
for cur,pre in prerequisites:
adjacency[pre].append(cur)
for i in range(numCourses):
if not self.dfs(i,adjacency,flags):
return []
return self.res[::-1]
def dfs(self,i,adjacency,flags):
#如果值为1，表明已经被访问过
if flags[i] == 1:
return True
#如果值为2，表明已第二次被访问，说明有环
if flags[i] == 2:
return False
flags[i]=2
for j in adjacency[i]:
if not self.dfs(j,adjacency,flags):
return False
#到这里说明所有前驱节点都访问完了
#并将当前节点状态置为1
flags[i]=1
self.res.append(i)
return True
