用深度优先遍历实现图的拓扑排序并能判断有向图是否有环

对于使用深度优先遍历实现图的拓扑排序，并判断有向图是否有环的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个空栈，用于存储拓扑排序的结果。
2. 对于图中的每个节点，从任意一个未访问过的节点开始进行深度优先遍历。
3. 在深度优先遍历的过程中，对于每个节点，首先将其标记为已访问，并将其所有未访问过的邻居节点递归地进行深度优先遍历。
4. 当一个节点的所有邻居节点都已经被访问过时，将该节点压入栈中。
5. 最后，从栈中依次弹出节点，即可得到拓扑排序的结果。

在实现过程中，如果在深度优先遍历的过程中遇到一个已经被访问过的节点，则说明图中存在环。

以下是一个使用深度优先遍历实现图的拓扑排序并判断有向图是否有环的示例代码（使用 Python 语言）：

def topologicalSort(graph):
    visited = set()
    stack = []

    def dfs(node):
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                dfs(neighbor)
        stack.append(node)

    for node in graph:
        if node not in visited:
            dfs(node)

    return stack[::-1]

def hasCycle(graph):
    visited = set()
    stack = set()

    def dfs(node):
        visited.add(node)
        stack.add(node)

        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                if dfs(neighbor):
                    return True
            elif neighbor in stack:
                return True

        stack.remove(node)
        return False

    for node in graph:
        if node not in visited:
            if dfs(node):
                return True

    return False

在上述代码中，`graph` 表示输入的有向图，使用邻接表来表示。`topologicalSort` 函数返回拓扑排序的结果，`hasCycle` 函数返回有向图是否存在环。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。