拓扑优化99行python代码

当然，我可以帮你优化一下拓扑排序的 Python 代码。以下是一个基本的拓扑排序实现，使用邻接表来表示图：

from collections import defaultdict

def topological_sort(graph):
    # 计算每个节点的入度
    in_degree = defaultdict(int)
    for node in graph:
        for neighbor in graph[node]:
            in_degree[neighbor] += 1
    
    # 找到入度为 0 的节点作为起始点
    start_nodes = [node for node in graph if in_degree[node] == 0]
    
    # 开始拓扑排序
    sorted_nodes = []
    while start_nodes:
        node = start_nodes.pop(0)
        sorted_nodes.append(node)
        
        # 更新相邻节点的入度
        for neighbor in graph[node]:
            in_degree[neighbor] -= 1
            if in_degree[neighbor] == 0:
                start_nodes.append(neighbor)
    
    # 检查是否有环
    if len(sorted_nodes) != len(graph):
        raise ValueError("图中存在环")
    
    return sorted_nodes

# 测试
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D'],
    'C': ['D', 'E'],
    'D': ['E'],
    'E': []
}

sorted_nodes = topological_sort(graph)
print(sorted_nodes)

这段代码使用了拓扑排序的经典算法，时间复杂度为 O(V + E)，其中 V 是节点数量，E 是边的数量。希望这个优化的代码能够满足你的需求！如果你有其他问题，请随时问我。