设计算法求解有向无环图的所有拓扑序列，写出代码

拓扑排序是一种经典的计算机科学算法，可以用来解决有向无环图（DAG）的排序问题。具体的算法流程如下：

1. 选取一个入度为0的顶点，将其输出，并将所有以该顶点为起点的边（即该顶点所连接的所有顶点）的终点的入度减1。
2. 重复步骤1，直到所有顶点都被输出。

如果在执行过程中存在无法输出的顶点，则说明图中存在环，无法进行拓扑排序。

接下来是Python实现的代码：

from collections import defaultdict

def topological_sort(graph):
    # 初始化每个顶点的入度为0
    in_degree = {v: 0 for v in graph}
    # 计算每个顶点的入度
    for v in graph:
        for w in graph[v]:
            in_degree[w] += 1
    # 将所有入度为0的顶点加入队列
    queue = [v for v in graph if in_degree[v] == 0]
    # 依次输出队列中的顶点，并将与之相邻的顶点的入度减1
    result = []
    while queue:
        v = queue.pop(0)
        result.append(v)
        for w in graph[v]:
            in_degree[w] -= 1
            if in_degree[w] == 0:
                queue.append(w)
    # 如果存在入度不为0的顶点，则说明图中存在环
    if len(result) != len(graph):
        return None
    return result

# 示例
graph = defaultdict(list)
graph[1] = [2, 3]
graph[2] = [4]
graph[3] = [4]
graph[4] = []
print(topological_sort(graph)) # [1, 2, 3, 4]

在这个示例中，我们构建了一个有向无环图，包含四个顶点和三条边。程序输出了一个拓扑序列 `[1, 2, 3, 4]`，表示按照这个顺序依次处理这些顶点时不会违反边的方向性。