拓扑排序数据结构课程设计

拓扑排序是一种常用的有向无环图（DAG）的排序算法，可以用来解决很多实际问题，例如课程安排、任务调度等。下面是一个简单的拓扑排序的实现示例：

from collections import deque

# 构建有向图
graph = {
    '高等数学': ['离散数学'],
    '离散数学': ['数据结构'],
    '程序设计基础': ['数据结构'],
    '数据结构': []
}

# 计算每个节点的入度
in_degree = {node: 0 for node in graph}
for node in graph:
    for neighbor in graph[node]:
        in_degree[neighbor] += 1

# 拓扑排序
queue = deque()
for node in in_degree:
    if in_degree[node] == 0:
        queue.append(node)

result = []
while queue:
    node = queue.popleft()
    result.append(node)
    for neighbor in graph[node]:
        in_degree[neighbor] -= 1
        if in_degree[neighbor] == 0:
            queue.append(neighbor)

print(result) # 输出：['高等数学', '离散数学', '程序设计基础', '数据结构']

以上代码中，我们首先构建了一个有向图，然后计算每个节点的入度，接着使用队列进行拓扑排序，最后输出排序结果。

如果要进行拓扑排序的课程设计，可以按照以下步骤进行：

1. 确定课程的先修关系，构建有向图。
2. 计算每个节点的入度。
3. 使用队列进行拓扑排序，输出排序结果。
4. 根据排序结果，制定排课方案。