对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。通常,这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列。简单的说,由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序。
在图论中,由一个有向无环图的顶点组成的序列,当且仅当满足下列条件时,称为该图的一个拓扑排序(英语:Topological sorting):
- 每个顶点出现且只出现一次;
- 若A在序列中排在B的前面,则在图中不存在从B到A的路径。

实例
from collections import defaultdict  class Graph:     def __init__(self,vertices):         self.graph = defaultdict(list)         self.V = vertices      def addEdge(self,u,v):         self.graph[u].append(v)       def topologicalSortUtil(self,v,visited,stack):           visited[v] = True          for i in self.graph[v]:             if visited[i] == False:                 self.topologicalSortUtil(i,visited,stack)           stack.insert(0,v)       def topologicalSort(self):         visited = [False]*self.V         stack =[]           for i in range(self.V):             if visited[i] == False:                 self.topologicalSortUtil(i,visited,stack)           print (stack)   g= Graph(6) g.addEdge(5, 2); g.addEdge(5, 0); g.addEdge(4, 0); g.addEdge(4, 1); g.addEdge(2, 3); g.addEdge(3, 1);   print ("拓扑排序结果:")g.topologicalSort()
执行以上代码输出结果为:
拓扑排序结果:[5, 4, 2, 3, 1, 0]

 Python3 实例
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