NetworkX类Git图的时间拓扑排序：字典序拓扑排序使用咨询

1. 是否可以用lexicographical_topological_sort实现拓扑顺序+日期排序？ #

完全可以。lexicographical_topological_sort的核心作用就是在满足拓扑排序的依赖关系前提下，通过自定义的key函数对无依赖的节点（即拓扑排序中可并列选择的节点）进行排序，以此打破平局。用提交日期（timestamp）作为键，正好符合需求——既保证提交的依赖顺序（拓扑顺序），又让同层级的提交按时间先后排列。

2. 正确调用方式与节点属性访问问题 #

调用方式的关键在于节点的存储形式：

• 如果你的节点是自定义类的实例（比如每个节点对应一个提交对象，自带timestamp属性）：
  你最初的写法是可行的，lambda n: n.timestamp可以直接访问节点对象的属性，因为n就是传入的节点实例，不会被自动转成字符串或哈希值。示例代码：

  import networkx as nx
  
  # 自定义提交类，包含timestamp属性
  class Commit:
      def __init__(self, sha, timestamp):
          self.sha = sha
          self.timestamp = timestamp
  
  # 构建有向图
  G = nx.DiGraph()
  commit1 = Commit("abc123", 1620000000)
  commit2 = Commit("def456", 1620001000)
  G.add_edge(commit1, commit2)
  
  # 执行排序
  sorted_commits = list(nx.lexicographical_topological_sort(G, key=lambda n: n.timestamp))
  

• 如果你的节点是字符串/哈希值（比如用提交SHA作为节点ID，timestamp存在节点的属性字典中）：
  此时需要通过图的nodes属性获取节点的timestamp，写法改为lambda n: G.nodes[n]['timestamp']。示例代码：

  import networkx as nx
  
  G = nx.DiGraph()
  # 添加节点时附带timestamp属性
  G.add_node("abc123", timestamp=1620000000)
  G.add_node("def456", timestamp=1620001000)
  G.add_edge("abc123", "def456")
  
  # 执行排序
  sorted_commits = list(nx.lexicographical_topological_sort(G, key=lambda n: G.nodes[n]['timestamp']))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lorah Attkins