拓扑排序算法（深度优先搜索）在Python中的实现

以下是一个使用深度优先搜索算法实现拓扑排序的示例代码：

from collections import defaultdict

class Graph:
    def __init__(self, num_vertices):
        self.num_vertices = num_vertices
        self.adj_list = defaultdict(list)
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)
    
    def dfs(self, u, visited, stack):
        visited[u] = True
        
        for v in self.adj_list[u]:
            if not visited[v]:
                self.dfs(v, visited, stack)
                
        stack.append(u)
    
    def topological_sort(self):
        visited = [False] * self.num_vertices
        stack = []
        
        for u in range(self.num_vertices):
            if not visited[u]:
                self.dfs(u, visited, stack)
        
        return stack[::-1]

# 创建一个有向图
g = Graph(6)
g.add_edge(5, 2)
g.add_edge(5, 0)
g.add_edge(4, 0)
g.add_edge(4, 1)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 1)

# 执行拓扑排序
result = g.topological_sort()

# 输出结果
print("拓扑排序结果：")
for vertex in result:
    print(vertex, end=" ")

运行以上代码，输出结果为：

拓扑排序结果：
5 4 2 3 1 0

这个示例代码中，首先定义了一个Graph类来表示有向图，其中包含了添加边和进行深度优先搜索的方法。然后，通过创建Graph对象并添加边的方式来构建一个有向图。最后，调用topological_sort方法执行拓扑排序，并输出排序结果。