拓扑排序算法实现 💻💡

在计算机科学中，我们经常需要处理一些任务之间的依赖关系，例如项目管理中的任务安排或编译器中的代码模块依赖。这种情况下，拓扑排序算法就显得尤为重要了。它可以帮助我们在存在依赖关系的任务集合中找到一个合理的执行顺序。今天，我们就一起来探索一下如何用Python实现这个强大的工具吧！🚀

首先，我们需要创建一个图的数据结构来表示这些任务及其依赖关系。在这个图中，每个节点代表一个任务，而边则表示任务间的依赖。接下来，我们将使用深度优先搜索（DFS）算法来遍历图，并根据访问顺序对节点进行排序。当一个节点的所有依赖都被满足后，它就会被添加到结果列表的最前面。这样一来，我们就能得到一个按照依赖顺序排列的任务列表了。🎉

最后，让我们通过一个小例子来看看这个算法的实际应用。假设我们有一个简单的项目，包含四个任务A、B、C和D，其中任务B依赖于任务A，任务C依赖于任务B，而任务D则依赖于任务C。通过拓扑排序，我们可以确定一个合理的执行顺序为：A -> B -> C -> D。这样，我们就确保了每个任务都在其所有依赖完成之后才开始执行。👏

希望这篇简短的介绍能够帮助你理解并实现拓扑排序算法！如果你有任何疑问或建议，请随时留言讨论。💬

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