一、概述
对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若<u，v> ∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。
通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(TopoiSicai Order)的序列，简称拓扑序列。
注意：
①若将图中顶点按拓扑次序排成一行，则图中所有的有向边均是从左指向右的。
②若图中存在有向环，则不可能使顶点满足拓扑次序。
③一个DAG的拓扑序列通常表示某种方案切实可行。
【例】一本书的作者将书本中的各章节学习作为顶点，各章节的先学后修关系作为边，构成一个有向图。按有向图的拓扑次序安排章节，才能保证读者在学习某章节时，其预备知识已在前面的章节里介绍过。
④一个DAG可能有多个拓扑序列。
【例】对图G9进行拓扑排序，至少可得到如下的两个(实际远不止两个)拓扑序列：C0，C1，C2，C4，C3，C5，C7，C8，C6和C0，C7，C9，C1，C4，C2，C3，C6，C5。
⑤当有向图中存在有向环时，拓扑序列不存在
二、无前趋的顶点优先的拓扑排序方法
该方法的每一步总是输出当前无前趋(即人度为零)的顶点，其抽象算法可描述为：
NonPreFirstTopSort(G){//优先输出无前趋的顶点
while(G中有入度为0的顶点)
do{
从G中选择一个人度为0的顶点v且输出之；
从G中删去v及其所有出边；
}
if(输出的顶点数目<|V(G)|)
//若此条件不成立，则表示所有顶点均已输出，排序成功。
Error("G中存在有向环，排序失败！")；
}
注意：
无前趋的顶点优先的拓扑排序算法在具体存储结构下，为便于考察每个顶点的人度，可保存各顶点当前的人度。为避免每次选入度为0的顶点时扫描整个存储空间，可设一个栈或队列暂存所有入度为零的顶点：
在开始排序前，扫描对应的存储空间，将人度为零的顶点均入栈(队)。以后每次选人度为零的顶点时，只需做出栈(队)操作即可。
三、无后继的顶点优先拓扑排序方法
1、思想方法
该方法的每一步均是输出当前无后继(即出度为0)的顶点。对于一个DAG，按此方法输出的序列是逆拓扑次序。因此设置一个栈(或向量)T来保存输出的顶点序列，即可得到拓扑序列。若T是栈，则每当输出顶点时，只需做入栈操作，排序完成时将栈中顶点依次出栈即可得拓扑序列。若T是向量，则将输出的顶点从T[n-1]开始依次从后往前存放，即可保证T中存储的顶点是拓扑序列。
2、抽象算法描述
算法的抽象描述为：
NonSuccFirstTopSort(G){//优先输出无后继的顶点
while(G中有出度为0的顶点)
do {
从G中选一出度为0的顶点v且输出v；
从G中删去v及v的所有人边
}
if(输出的顶点数目<|V(G)|)
Error("G中存在有向环，排序失败!")；
}
3、算法求精
在对该算法求精时，可用逆邻接表作为G的存储结构。设置一个向量outdegree[0..n-1]或在逆邻接表的顶点表结点中增加1个出度域来保存各顶点当前的出度；设置一个栈或队列来暂存所有出度为零的顶点。除了增加一个栈或向量T来保存输出的顶点序列外，该算法完全类似于NonPreFirstTopSort。
四、利用深度优先遍历对DAG拓扑排序
当从某顶点v出发的DFS搜索完成时，v的所有后继必定均已被访问过(想像它们均已被删除)，此时的v相当于是无后继的顶点，因此在DFS算法返回之前输出顶点v即可得到 DAG的逆拓扑序列。
int map[Max][Max]; //采用邻接矩阵存储方式
int vis[Max],topo[Max]; //vis表示结点是否被访问过
int m,n;
bool Dfs(int u)
{
vis[u]=-1; //-1表示当前节点正在被访问
for(int v=1;v<=n;v++)
{
if(map[u][v])
{
if(vis[v]<0) {return false;} //结点u的邻接点v若也正在被访问，表示有环
else if(!vis[v]&&!Dfs(v)) return false;//v未访问，且遍历v失败，返回false
}
}
vis[u] = 1;topo[--t]=u;
return true;
}
bool toposort()
{
t=n;
memset(vis,0,sizeof(vis));
for(int u=1;u<=n;u++)
{
if(!vis[u]){
if(!Dfs(u)) return false;
}
}
return true;
}