用于日后检索和归档，建立知识索引。
实验编号/标题：例如：实验-leetcode207-课程表
日期：2026-02-26
所属领域/标签：例如：#LeetCode #拓扑排序
耗时：2小时
🎯 实验前：假设与目标 (Plan)#
不要在此处长篇大论，用一两句话厘清“为什么做这个”。
当前问题 (Problem)：#
核心假设 (Hypothesis)：#
这是一个有向图判环问题。
- 找到所有入度为 0 的课程，加入队列。
- 从队列中取出一门课
- 后续课程的入度 - 1
- 某门后续课程入度变为 0 ，加入队列
- 查看是否所有课程入度都为 0
🧪 实验中：执行步骤与变量 (Do)#
执行步骤 (Log)：#
Step1 建图，统计入度（临接表法）#
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| class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i ++) {
graph.add(new ArrayList<>());
}
int[] indegree = new int[numCourses];
for (int[] p: prerequisites) {
int a = p[0];
int b = p[1];
graph.get(b).add(a);
indegree[a]++;
}
}
}
|
Step2 入度为 0 的点入队#
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| class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i ++) {
graph.add(new ArrayList<>());
}
int[] indegree = new int[numCourses];
for (int[] p: prerequisites) {
int a = p[0];
int b = p[1];
graph.get(b).add(a);
indegree[a]++;
}
Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i ++) {
if (indegree[i] == 0) {
queue.offer(i);
}
}
}
}
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Step3 入度为 0 的节点出队，相连节点入度 - 1#
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| class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i ++) {
graph.add(new ArrayList<>());
}
int[] indegree = new int[numCourses];
for (int[] p: prerequisites) {
int a = p[0];
int b = p[1];
graph.get(b).add(a);
indegree[a]++;
}
Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i ++) {
if (indegree[i] == 0) {
queue.offer(i);
}
}
int count = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int cur = queue.poll();
count ++;
for (int next : graph.get(cur)) {
indegree[next] --;
}
}
}
}
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Step 4 入度为 0 的入队#
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| class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i ++) {
graph.add(new ArrayList<>());
}
int[] indegree = new int[numCourses];
for (int[] p: prerequisites) {
int a = p[0];
int b = p[1];
graph.get(b).add(a);
indegree[a]++;
}
Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i ++) {
if (indegree[i] == 0) {
queue.offer(i);
}
}
int count = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int cur = queue.poll();
count ++;
for (int next : graph.get(cur)) {
indegree[next] --;
if (indegree[next] == 0) {
queue.offer(next);
}
}
}
return count == numCourses;
}
}
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👁️ 实验后：现象与数据 (Check)#
客观记录发生了什么，不要带主观评价。
观察到的现象：
成功了吗？报错了吗？报错信息是什么？
产出物的样子（附截图/照片）。
关键数据：
耗时、准确率、转化率、温度、分数等。
例：前5页成功，第6页开始报错 403 Forbidden。
🧠 深度复盘：分析与结论 (Act)#
这是学习发生的地方。将“经历”转化为“经验”。
结果对比：实际结果 vs. 预期假设。
符合预期 / 部分符合 / 完全相反
原因分析 (Why?)：
为什么成功了？是运气还是方法对路？
为什么失败了？是假设错了，还是执行出问题了？
(可以使用“5个为什么”法进行深挖)
获得的知识点 (Key Learnings)：
我学到了什么新概念？
纠正了什么旧认知？
下一步行动 (Next Actions)：#
✅ 验证通过，纳入标准流程。
🔄 验证失败，修改假设，开启下一次实验（EXP-002）。
❓ 产生新问题：[记录新问题]
