拓扑排序：理论和实现

拓扑排序是一种在有向无环图（DAG）中对节点进行排序的算法，其中每个节点代表一个任务或事件，并且边表示任务之间的依赖关系。拓扑排序的目标是找到一种排序方式，使得所有任务都按照依赖关系的顺序被执行。

拓扑排序的应用非常广泛，例如任务调度、编译器优化、依赖关系管理等。在本文中，我们将介绍拓扑排序的基本概念，并提供一个简单的实现示例。

拓扑排序的基本概念：

1. DAG：有向无环图（Directed Acyclic Graph），是指一个有向图中不存在环路的图结构。
2. 入度和出度：对于有向图中的每个节点，入度表示指向该节点的边的数量，出度表示从该节点指出的边的数量。
3. 拓扑排序：是一种对有向无环图中的节点进行排序的算法，排序满足以下条件：
   • 所有依赖关系的边都是从排在前面的节点指向排在后面的节点。
   • DAG 中的所有节点都必须出现在排序结果中。

拓扑排序的实现思路：
拓扑排序的实现使用了深度优先搜索（DFS）的思想，通过遍历图中的节点，将未访问过的节点进行排序。

以下是拓扑排序的实现示例（使用邻接表表示有向图）：

from collections import defaultdict

class