能否借鉴Kahn算法思路，利用出度实现有向无环图的拓扑排序？

当然可以用出度来实现DAG的拓扑排序，这本质是Kahn算法的反向思路，核心逻辑完全相通，具体操作步骤如下：

• 找出当前图中出度为0的顶点（这类顶点没有任何后继节点，属于拓扑序列的末尾元素）
• 将这些顶点从图中移除，同时删除所有指向它们的入边（对应的，这些入边的起点的出度要减1）
• 重复上述两步，直到图中所有顶点都被处理完毕

需要注意的是：按这个步骤收集到的节点序列是逆拓扑序，把它反转之后，就能得到和传统Kahn算法（基于入度）输出一致的拓扑序列。

举个简单例子：如果DAG是A→B→C，出度为0的先是C，移除后B的出度变为0，接着移除B，最后移除A，收集到的序列是[C,B,A]，反转后就是[A,B,C]——也就是常规的拓扑序。

这种思路的合理性在于：DAG中必然存在出度为0的节点（否则会出现环），和Kahn算法依赖的“DAG必有入度为0的节点”是对称的，都是通过逐步剥离边界节点来完成排序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者art