怎么用DFS算法求拓扑排序

1. 建立有向图：将所有边连接起来，构建有向图。

2. 对每个节点进行 DFS 遍历：从每个节点开始进行 DFS 遍历，记录每个节点的访问状态。

3. 对访问状态进行分类：将每个节点分为三种状态，未访问、正在访问和已访问。如果一个节点被标记为正在访问，则说明它正在被遍历，如果一个节点被标记为已访问，则说明它已经被遍历完成。

4. 每次遍历完成一个节点时，将其加入拓扑排序结果中。

5. 如果在遍历过程中发现一个节点已经被标记为正在访问，说明图中存在环，无法进行拓扑排序。

6. 最终得到的结果即为拓扑排序的结果。

以下是 Python 代码示例：

def dfs(node, visited, graph, res):
    if visited[node] == 1:
        return False
    if visited[node] == 2:
        return True
    visited[node] = 1
    for neighbor in graph[node]:
        if not dfs(neighbor, visited, graph, res):
            return False
    visited[node] = 2
    res.append(node)
    return True

def topological_sort(graph):
    visited = {node: 0 for node in graph}
    res = []
    for node in graph:
        if not dfs(node, visited, graph, res):
            return []
    return res[::-1]

其中，graph 为有向图，res 为拓扑排序的结果。