幾乎在所有的專案，甚至日常生活，待完成的不同任務之間通常都會存在著某些依賴關係，這些依賴關係會為它們的執行順序行程表部分約束。對於這種依賴關係，很容易將其表示成乙個有向無環圖（directed acyclic graph，dag，無環是乙個重要條件），並將尋找其中依賴順序的過程稱為拓撲排序（topological sorting）。
dag 分析
歸簡法解 dag
歸簡法求解拓撲排序，第一直覺是先移除其中乙個節點（後面會說，每次移除的都是當前拓撲結構中的入度為零的點，入度為 0 的含義不依賴其他任何節點，即可發生），然後解決其餘 n-1 個節點的問題。
def topsort(g):
in_degrees = dict((u, 0) for u in g)
for u in g:
for v in g[u]:
in_degrees[v] += 1 # 每乙個節點的入度
q = [u for u in g if in_degrees[u] == 0] # 入度為 0 的節點
s =
while q:
u = q.pop() # 預設從最後乙個移除
for v in g[u]:
count[v] -= 1# 並移除其指向
if count[v] == 0:
return s
g =
print(topsort(g))
>>> ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
資料結構與演算法11 拓撲排序
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