802. 找到最终的安全状态
     在有向图中, 我们从某个节点和每个转向处开始, 沿着图的有向边走。 如果我们到达的节点是终点 (即它没有连出的有向边), 我们停止。

现在, 如果我们最后能走到终点，那么我们的起始节点是最终安全的。 更具体地说, 存在一个自然数 K, 无论选择从哪里开始行走, 我们走了不到 K 步后必能停止在一个终点。

哪些节点最终是安全的？ 结果返回一个有序的数组。

该有向图有 N 个节点，标签为 0, 1, …, N-1, 其中 N 是 graph 的节点数. 图以以下的形式给出: graph[i] 是节点 j 的一个列表，满足 (i, j) 是图的一条有向边。

示例：
输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]
输出：[2,4,5,6]
由于题目翻译原因 题目意思可能不太准确
**题目意思是 从一个节点的任何一个邻接的出发 不可能再次回到之前已经走过的节点 也就是不存在环 **

用DFS 递归每个节点的时候 应该检查每个节点的状态以便返回是否有环

用拓扑排序的话 因为题意指出了不存在环 也就是 最后会走到一个出度为0的节点才行 这里我们用出度作为标准 构建反向图即可 为什么要构建反向图 因为我们在传统的拓扑排序 是从入度为0的一个节点进入 在访问它邻接的节点 但是现在我们是从出度为0的节点倒着访问 所以说应该构建反向图来记录下是哪一个节点邻接于当前出度为0的节点

class Solution:
    def eventualSafeNodes(self, graph: List[List[int]]) -> List[int]:
        # 1 有环 2 无环 -1 当次搜索
        # not graph[i]代表i没有邻接于任何一个节点 即为终点 是安全的
        # def dfs(graph, i, visit):
        #     if visit[i] == 1: return False
        #     if visit[i] == 2 or not graph[i]: return True
        #     visit[i] = -1
        #     for child in graph[i]:
        #         if visit[child] == -1 or not dfs(graph, child, visit):
        #             visit[i] = 1
        #             return False 
        #     visit[i] = 2
        #     return True 
        # n = len(graph)
        # ans = []
        # visit = [0]*n
        # for i in range(n):
        #     if dfs(graph, i, visit):
        #             ans.append(i)
        # return ans



        # 题目意思为 从当前节点任何一个邻接的节点出发 不可能存在环
        # 也就意味着 到最后出度必然为0 才能称之为安全 
        # 采用拓扑排序 以出度为标准 构建反向图
        n = len(graph)
        reGraph = defaultdict(list)
        degree = [0]*n 
        for u, v in enumerate(graph):  # 邻接表 表示u邻接于v 也就是u -> v
            degree[u] += len(v)  # 记录的是出度
            for child in v:
                reGraph[child].append(u)
        queue = deque([i for i in range(n) if degree[i] == 0])  # 用的是双端队列
        ans = []
        while queue:
            nowNode = queue.popleft()
            ans.append(nowNode)
            for child in reGraph[nowNode]:
                degree[child] -= 1
                if degree[child] == 0:
                    queue.append(child)
        return sorted(ans)  # 题目要求返回的列表有序 

因为leetcode python3环境已经导入了collections 所以说对于defaultdict于deque是可以直接引用的