现在你总共有 numCourses 门课需要选，记为 0 到 numCourses - 1。给你一个数组 prerequisites ，其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ，表示在选修课程 ai 前 必须 先选修 bi 。
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：[0,1] 。 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 任意一种 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：
codeType
输入：numCourses = 2, prerequisites = [[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：
codeType
输入：numCourses = 4, prerequisites = [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
输出：[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。
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] 。
示例 3：
codeType
输入：numCourses = 1, prerequisites = []
输出：[0]
提示：
- 1 <= numCourses <= 2000
- 0 <= prerequisites.length <= numCourses * (numCourses - 1)
- prerequisites[i].length == 2
- 0 <= ai, bi < numCourses
- ai != bi
- 所有[ai, bi] 互不相同
解法
ts
function findOrder(numCourses: number, prerequisites: number[][]): number[] {
// 1. 初始化邻接表 + 入度数组 【关键修复：用数组替代Map，处理所有课程，包括独立课程】
// 邻接表：adj[pre] 存储 以pre为前置课程的所有后续课程
const adj: number[][] = new Array(numCourses).fill(0).map(() => []);
// 入度数组：inDegree[i] 存储 课程i的入度
const inDegree: number[] = new Array(numCourses).fill(0);
// 2. 遍历前置条件，构建邻接表 + 统计入度
prerequisites.forEach(([cur, pre]) => {
adj[pre].push(cur); // pre是cur的前置，pre的后续课程是cur
inDegree[cur]++; // cur的入度+1
})
// 3. 初始化队列：所有入度为0的课程入队 (无前置课程的课程)
const queue: number[] = [];
for (let i = 0; i < numCourses; i++) {
if (inDegree[i] === 0) {
queue.push(i);
}
}
const res: number[] = [];
// 4. 拓扑排序核心逻辑
while (queue.length) {
// 用下标取队头，替代shift()，性能O(1) 数组中都是入度为0的课程，所以无所谓顺序
const curCourse = queue.pop()!;
res.push(curCourse);
// 遍历当前课程的所有后续课程，入度-1
adj[curCourse].forEach(nextCourse => {
inDegree[nextCourse]--;
// 入度为0，说明前置课程已修完，入队
if (inDegree[nextCourse] === 0) {
queue.push(nextCourse);
}
})
}
// 5. 最终判断：结果数组长度等于总课程数 → 无环，返回顺序；否则有环，返回空
return res.length === numCourses ? res : [];
}