如何在有向无环图(DAG)中实现拓扑排序，以确定顶点的顺序使得每条边的起点都在终点之前？请提供算法的详细实现步骤。

拓扑排序是一种针对有向无环图(DAG)的排序算法，它能够输出一个顶点的线性序列，使得对于图中任意一条有向边(u, v)，顶点u都在顶点v之前。这种排序对于解决依赖关系问题尤其有用。下面将介绍拓扑排序的步骤，并给出一个基于邻接表实现的算法示例。

参考资源链接：[图论基础：并查集与拓扑排序解析](https://wenku.csdn.net/doc/ngi9k654td?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要计算每个顶点的入度（即有多少条边指向该顶点）。接着，选取所有入度为0的顶点，并将这些顶点排入结果序列。对于每一个入度为0的顶点，将其从图中移除，并更新其余顶点的入度。这一过程不断重复，直到所有顶点都被移除或者剩下的顶点入度都不为0。如果存在入度不为0的顶点，则说明图中存在环，拓扑排序无法完成。

算法实现步骤如下：
1. 创建一个空队列Q。
2. 对于图中的每个顶点v：
a. 如果v的入度为0，则将v入队。
3. 当队列Q非空时：
a. 从队列中取出顶点u。
b. 对于u的每个邻接点w：
i. 将w的入度减1。
ii. 如果w的入度变为0，则将w入队。
4. 如果最终输出的顶点数量等于图中的顶点总数，则排序成功，否则图中存在环，无法完成排序。

请注意，实际编写代码时需要定义图的数据结构，通常使用邻接表表示，因为它节省空间且便于实现。以下是Python代码示例：

def topological_sort(graph):
    indegree = {v: 0 for v in graph}  # 初始化所有顶点的入度为0
    for v in graph:
        for w in graph[v]:
            indegree[w] += 1  # 计算所有顶点的入度

    Q = [v for v in indegree if indegree[v] == 0]  # 所有入度为0的顶点入队
    sort_result = []  # 存储排序结果

    while Q:
        u = Q.pop(0)  # 取出一个入度为0的顶点
        sort_result.append(u)
        for w in graph[u]:  # 更新所有邻接点的入度
            indegree[w] -= 1
            if indegree[w] == 0:
                Q.append(w)

    if len(sort_result) == len(graph):
        return sort_result  # 如果排序结果中的顶点数等于图中的顶点数，则排序成功
    else:
        raise ValueError(

参考资源链接：[图论基础：并查集与拓扑排序解析](https://wenku.csdn.net/doc/ngi9k654td?spm=1055.2569.3001.10343)