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表示图和拓扑排序算法的实现：

class Graph:
    def __init__(self):
        self.adj_list = {}
    
    def add_vertex(self, vertex):
        if vertex not in self.adj_list:
            self.adj_list[vertex] = []
    
    def add_edge(self, v1, v2):
        if v1 in self.adj_list:
            self.adj_list[v1].append(v2)
        else:
            self.adj_list[v1] = [v2]
    
    def get_adj_list(self):
        return self.adj_list
    
    def topological_sort(self):
        in_degree = {v: 0 for v in self.adj_list}
        for v in self.adj_list:
            for neighbor in self.adj_list[v]:
                in_degree[neighbor] += 1
        
        queue = [v for v in in_degree if in_degree[v] == 0]
        result = []
        
        while queue:
            v = queue.pop(0)
            result.append(v)
            for neighbor in self.adj_list[v]:
                in_degree[neighbor] -= 1
                if in_degree[neighbor] == 0:
                    queue.append(neighbor)
        
        if len(result) != len(self.adj_list):
            return None
        
        return result

该图结构中，使用邻接表来表示图中的节点和边。其中，`add_vertex`和`add_edge`方法用于添加节点和边。`get_adj_list`方法返回邻接表。`topological_sort`方法实现了拓扑排序算法，返回拓扑排序后的节点列表。如果图中存在环，则返回`None`。

使用示例：

graph = Graph()
graph.add_vertex("A")
graph.add_vertex("B")
graph.add_vertex("C")
graph.add_vertex("D")
graph.add_vertex("E")
graph.add_edge("A", "C")
graph.add_edge("A", "D")
graph.add_edge("B", "D")
graph.add_edge("C", "E")
graph.add_edge("D", "E")

adj_list = graph.get_adj_list()
print(adj_list)
# {'A': ['C', 'D'], 'B': ['D'], 'C': ['E'], 'D': ['E'], 'E': []}

sorted_nodes = graph.topological_sort()
print(sorted_nodes)
# ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']