我在大二学习拓扑排序的时候，不是很明白，现在已经大四，抽时间复习一下拓扑排序。
首先拓扑排序的定义如下：
拓扑排序是一种对有向无环图的顶点进行排序的方法。它的主要目的是产生一个顶点的线性序列，使得如果在图中存在一条从顶点 A 指向顶点 B 的边，则在排序结果中，顶点 A 出现在顶点 B 之前。
什么意思呢？我的理解拓扑排序 简单的说，就是 遍历一个没有环的有向图中， 按照箭头的顺序遍历节点。
在上面一个有向无环图中，必须先访问a，才可以访问b或c；必须先访问b和c，才可以访问d。
所以，图的拓扑排序为a，b，c，d 或者a，c，b，d
这里我首先给出拓扑排序的算法，只有两步：
第一步： 访问一个入度为0的节点
第二步： 删除入度为0的节点以及从这个节点出去的所有边，继续执行1，直至图中没有节点。
以上面的图为例，a的入度为0，所以访问a，同时删除a和a的两个出边；此时，b和c节点的入度变为0。
因为b和c的入度都为0，我们可以随便选择一个访问，假设访问的b，删除b节点和它 的出边。
然后访问c节点，删除c节点和它 的出边，此时d节点入度为0，直接删除d节点，图中没有节点；
算法执行完毕。所以一个拓扑排序是 a,b,c,d。
如何来实现呢？我这里直接给出结论：使用BFS进行拓扑排序。
计算入度 ：对于图中的每个顶点，计算它的入度（即有多少边指向该顶点）。
初始化队列 ：创建一个队列，用于存储所有入度为 0 的顶点。这些顶点没有任何先决条件，可以立即处理。
拓扑排序 ：
检查是否存在拓扑排序 ：如果排序结果中的顶点数量不等于图中的顶点总数，则说明图中存在环，因此不存在拓扑排序。
为什么可以使用BFS呢？（BFS算法不在这里多讲了。）
BFS 以层级的方式遍历，在处理当前层的顶点之前，所有的前置顶点（即入度已被减至 0 的顶点）已经被处理。这种层级性保证了拓扑排序的正确性。
伪代码：
下面举一个具体的题目， leetcode207. 课程表
class Solution {
public:
bool canFinish(int n, vector<vector<int>>& p) {
vector<int>d(n,0);
vector<vector<int>>g(n);
for(int i=0;i<p.size();i++){
g[p[i][0]].push_back(p[i][1]);
d[p[i][1]]++;
}
queue<int>q;
int cnt=0;
for(int i=0;i<n;i++)if(d[i]==0)q.push(i);
while(!q.empty()){
int t=q.front();
q.pop();
cnt++;
for(auto ne:g[t]){
d[ne]--;
if(d[ne]==0)q.push(ne);
}
}
return cnt==n;
}
};上面代码使用C++来实现伪代码的功能，具体过程就不写了，和C++的语法有关系。
拓扑排序的一个典型应用是解决具有依赖关系的任务调度问题。例如，在编译器中对程序模块进行编译时，必须先编译依赖模块，这种依赖关系就可以通过拓扑排序来解决。
For example, suppose foo.c calls functions in libx.a and libz.a that call functions in liby.a. Then libx.a and libz.a must precede liby.a on the command line:
unix> gcc foo.c libx.a libz.a liby.a
Libraries can be repeated on the command line if necessary to satisfy the dependence requirements. For example, suppose foo.c calls a function in libx.a that calls a function in liby.a that calls a function in libx.a. Then libx.a must be repeated on the command line:
unix> gcc foo.c libx.a liby.a libx.a
摘自CSAPP
在编译过程中，模块间的依赖关系可以被视为一个有向图，其中每个模块代表一个顶点，依赖关系表示为有向边。例如，如果模块 A 依赖于模块 B，则会有一条从 B 指向 A 的边。
对于CSAPP的例子中，可以使用图来表示这个依赖关系：
拓扑排序还有一个重要的用途是检测循环依赖。如果模块间的依赖关系形成了一个环，那么将无法进行有效的拓扑排序。这在编译过程中是一个关键的检查点，因为循环依赖通常是编程错误。