如果从有向图 G 的每一点均能通过深度优先搜索遍历到所有其它顶点，那么该图一定不存在拓扑序列。

这个结论是不正确的。事实上，如果有向图 G 的每个顶点都可以通过深度优先搜索遍历到所有其他顶点，那么该图一定存在拓扑序列。

拓扑排序是一种将有向无环图（DAG）中的顶点进行排序的算法，使得对于任意一条有向边 (u, v)，在排序后的序列中顶点 u 都排在顶点 v 的前面。如果一个 DAG 存在拓扑序列，那么它一定是 DAG 的一个线性序列。

如果一个 DAG 中每个顶点都可以通过深度优先搜索到达所有其他顶点，那么这个 DAG 一定是强连通的。在这种情况下，我们可以使用 Kosaraju 算法计算出强连通分量，并将每个强连通分量缩成一个点，这样得到的新图一定是一个有向无环图。因为在强连通分量内部不存在环，所以缩点后也不会形成环。而新图中的每个点都对应原图中的一个强连通分量，因此新图中也不存在拓扑序列。因此，如果原图中每个顶点都可以通过深度优先搜索遍历到所有其他顶点，那么它一定是一个强连通的 DAG，因此一定存在拓扑序列。

相关问题

用深度优先算法遍历无环有向图，在退栈时打印顶点，输出的顶点序列有什么特点

无环有向图的拓扑排序输出的顶点序列具有以下特点：

1. 序列中包含所有的顶点，每个顶点只出现一次。

2. 对于任意一条有向边（u,v），在序列中顶点u出现在顶点v之前。

3. 可能存在多个入度为0的顶点，它们在序列中可以出现在任意位置。

因此，用深度优先算法遍历无环有向图，在退栈时打印顶点，输出的顶点序列就是无环有向图的拓扑排序。

有向图广度优先遍历和拓扑序列相同

这是一个错误的说法。有向图的广度先遍历和拓扑序列通常是不同的。

广度优先遍历是一种遍历图的方法，从给定的起始顶点开始，按照广度优先的顺序依次访问图中的其他顶点。在广度优先遍历中，我们首先访问起始顶点，然后逐层地访问与当前层相邻的顶点，直到遍历完所有可达的顶点。

而拓扑序列是有向无环图（DAG）中顶点的一种线性排序，满足如果图中存在一条从顶点 A 到顶点 B 的有向路径，则在拓扑序列中 A 出现在 B 之前。

一般情况下，有向图的广度优先遍历和拓扑序列是不同的，除非特殊情况下，例如有向无环图中只有一个源点，且只有一个拓扑序列。但是在一般情况下，这两个概念是不同的。