选择合适的结构表示图，在此基础上实现拓扑排序算法。 要求：对所设计的图结构，提供必要的基本功能

以下是一个基本的图结构及其相关的拓扑排序算法实现：

class Graph:
    def __init__(self):
        self.vertices = {}
        self.indegree = {}

    def add_vertex(self, vertex):
        if vertex not in self.vertices:
            self.vertices[vertex] = []
            self.indegree[vertex] = 0

    def add_edge(self, u, v):
        if u not in self.vertices:
            self.add_vertex(u)
        if v not in self.vertices:
            self.add_vertex(v)
        self.vertices[u].append(v)
        self.indegree[v] += 1

    def topological_sort(self):
        queue = []
        for vertex in self.vertices:
            if self.indegree[vertex] == 0:
                queue.append(vertex)

        sorted_vertices = []
        while queue:
            vertex = queue.pop(0)
            sorted_vertices.append(vertex)
            for adjacent_vertex in self.vertices[vertex]:
                self.indegree[adjacent_vertex] -= 1
                if self.indegree[adjacent_vertex] == 0:
                    queue.append(adjacent_vertex)

        if len(sorted_vertices) != len(self.vertices):
            raise Exception("Graph has at least one cycle")

        return sorted_vertices

这里使用了字典来表示图结构，其中键表示每个节点，值是一个列表，表示该节点连接的其他节点。通过一个字典记录每个节点的入度，以便在拓扑排序过程中判断是否已经处理完该节点的所有入边。

拓扑排序算法的实现使用了队列，从入度为 0 的节点开始进行处理，将其加入排序结果中，然后将该节点连接的所有节点的入度减 1，如果减 1 后入度为 0，则将其加入队列中。依次类推，直到队列为空，此时所有节点都已经处理完成，如果排序结果中的节点数量不等于图中节点的数量，则说明图中存在环。