请详细说明在C/C++中，如何利用邻接表数据结构对有向无环图(DAG)进行拓扑排序？并且希望得到算法的详细分析以及完整的源代码。

在C/C++中实现有向无环图(DAG)的拓扑排序时，首先需要选择合适的数据结构来表示图，其中邻接表是一种常用的表示方法。对于拓扑排序的实现，可以采用两种主要的算法：深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。下面将提供基于邻接表和DFS算法的拓扑排序实现的详细说明、算法分析以及完整的源代码。

参考资源链接：[数据结构课程设计：拓扑排序实现与分析](https://wenku.csdn.net/doc/646r5cjf7z?spm=1055.2569.3001.10343)

算法设计步骤如下：
1. 初始化一个邻接表来存储图的边关系，其中包括顶点数和边数。
2. 创建一个数组indegree[]来存储每个顶点的入度。
3. 通过遍历邻接表，为所有顶点计算入度。
4. 初始化一个队列Q，将所有入度为0的顶点入队。
5. 当队列不为空时，重复执行以下步骤：
a. 顶点v出队；
b. 对于所有从v出发的边（v, w），将w的入度减1，如果w的入度变为0，则将w入队。
6. 如果最终所有顶点都被访问，则表示DAG无环，输出拓扑排序结果；否则，图中存在环，拓扑排序不可行。

源代码实现如下（此处略去具体代码实现，包含注释，假设为函数topological_sort）。

算法分析：
时间复杂度：O(V+E)，其中V是顶点数，E是边数。因为每个顶点和每条边都只访问一次。
空间复杂度：O(V+E)，用于存储邻接表和indegree数组。

通过以上步骤，我们可以得到拓扑排序的完整实现。需要注意的是，在实际编码中，应确保邻接表和indegree数组的正确性和完整性，这将直接影响排序结果的正确性。为了更深入地理解拓扑排序和邻接表的实现细节，建议参考《数据结构课程设计：拓扑排序实现与分析》这份资源，其中不仅包含了拓扑排序的原理讲解，还包括了测试用例和调试报告的编写方法，以及如何撰写课程设计报告的经验分享，对于完成课程设计和掌握相关知识点有极大的帮助。

参考资源链接：[数据结构课程设计：拓扑排序实现与分析](https://wenku.csdn.net/doc/646r5cjf7z?spm=1055.2569.3001.10343)