深度优先实现拓扑排序

深度优先算法可以用于实现拓扑排序。拓扑排序是对有向无环图（DAG）进行排序的一种算法，它能够找出图中节点的一个线性顺序，该顺序满足图中任意一条有向边上的起点在终点之前。

下面是深度优先实现拓扑排序的伪代码：

1. 创建一个空的结果列表result和一个空的集合visited，用于存储已访问过的节点。
2. 对图中的每个节点进行深度优先搜索：
- 如果当前节点已经访问过，则跳过。
- 否则，递归地访问当前节点的所有邻居节点。
3. 当前节点的所有邻居节点都被访问完后，将当前节点加入结果列表result，并将其标记为已访问。
4. 返回结果列表result的逆序，即为拓扑排序的结果。

以下是一个使用深度优先算法实现拓扑排序的示例代码（使用Python语言）：

def dfs(node, graph, visited, result):
    if visited[node]:
        return
    visited[node] = True
    for neighbor in graph[node]:
        dfs(neighbor, graph, visited, result)
    result.append(node)

def topological_sort(graph):
    num_nodes = len(graph)
    visited = [False] * num_nodes
    result = []

    for node in range(num_nodes):
        dfs(node, graph, visited, result)

    return result[::-1]

在上述代码中，我们使用邻接表来表示有向图，其中graph是一个字典，键为节点，值为该节点的邻居节点列表。

你可以根据自己的需求来构建具体的图，并调用topological_sort函数来进行拓扑排序。注意，此算法要求输入的图为有向无环图，否则可能会导致无法完成拓扑排序或得到不正确的结果。