在有向无环图(DAG)中如何进行拓扑排序，并给出具体的算法实现步骤？

在处理有向无环图(DAG)的拓扑排序时，关键是要理解图中顶点的依赖关系，并按照依赖顺序排列顶点。推荐参考资料《图论基础：并查集与拓扑排序解析》，该资料详细讲解了拓扑排序的过程和关键概念，非常适合解决你的问题。

参考资源链接：[图论基础：并查集与拓扑排序解析](https://wenku.csdn.net/doc/ngi9k654td?spm=1055.2569.3001.10343)

拓扑排序的算法步骤如下：
1. 计算图中每个顶点的入度。
2. 将所有入度为0的顶点放入一个队列中。
3. 当队列不为空时，重复以下步骤：
a. 从队列中取出一个顶点u。
b. 输出顶点u。
c. 遍历顶点u的所有邻接点v，将v的入度减1，若v的入度减至0，则将其加入队列。
4. 若输出的顶点数小于图中顶点总数，则说明图中存在环，无法进行拓扑排序。
这一算法的核心在于使用队列来追踪和处理当前没有前置依赖（入度为0）的顶点，并逐个更新其他顶点的入度。通过这样的方式，可以确保最终得到的顶点序列满足拓扑排序的要求。
通过深入学习《图论基础：并查集与拓扑排序解析》中的内容，你将能够全面理解并查集、图的存储结构、拓扑排序以及欧拉道路和回路等概念。这不仅有助于解决当前问题，也将为解决更复杂的图论问题打下坚实的基础。

参考资源链接：[图论基础：并查集与拓扑排序解析](https://wenku.csdn.net/doc/ngi9k654td?spm=1055.2569.3001.10343)