拓扑排序在加权有向无环图中寻找最短距离的直觉是什么？

在加权有向无环图中，拓扑排序可以用于寻找最短路。其直觉基于一个事实：拓扑排序可以保持图的拓扑关系，因此可以控制顶点的遍历顺序，从而可以处理依赖关系。

具体而言，我们可以先进行一次拓扑排序，得到有向无环图DAG的拓扑序列。然后，对于每个顶点u，我们可以计算出到该顶点的最短距离，这个距离可以通过从DAG的起点开始，按照拓扑序列中的顺序依次更新每个顶点的距离来得到。我们可以使用一个数组distance来保存到每个顶点的最短距离。初始时，我们将distance[u]设置为正无穷大，然后将distance[startNode]设置为0，其中startNode是DAG的起点。接下来，我们对于拓扑序列中的每个顶点u，依次更新与u有边相连的每个顶点v的最短距离，即：

distance[v] = min(distance[v], distance[u] + weight(u, v))

其中，weight(u, v)表示从u到v的边的权重。在更新完所有点的最短距离之后，distance[endNode]就是从起点到终点endNode的最短距离。

以下是用Python实现这个算法的代码示例。

from collections import defaultdict

def topologicalSort(graph, startNode):
    visited = set()
    stack = []
    def dfs(node):
        visited.add(node)
        for neigh in graph[node]:
            if neigh not in visited:
                dfs(ne