如大家所知，使用深度优先搜索实现拓扑排序的总体思想是：对于一个特定节点，如果该节点的所有相邻节点都已经搜索完成，则该节点也会变成已经搜索完成的节点，在拓扑排序中，该节点位于其所有相邻节点的前面。一个节点的相邻节点指的是从该节点出发通过一条有向边可以到达的节点。
由于拓扑排序的顺序和搜索完成的顺序相反，因此需要使用一个栈存储所有已经搜索完成的节点。
深度优先搜索的过程中需要维护每个节点的状态，每个节点的状态可能有三种情况：「未访问」、「访问中」和「已访问」。初始时，所有节点的状态都是「未访问」。
每一轮搜索时，任意选取一个「 未访问 」的节点 u ，从节点 u 开始深度优先搜索。将节点 u 的状态更新为「 访问中 」，对于每个与节点 u 相邻的节点 v ，判断节点 v 的状态，执行如下操作：
- 如果节点 v 的状态是「未访问」，则继续搜索节点 v；
- 如果节点 v 的状态是「访问中」，则找到有向图中的环，因此不存在拓扑排序；
- 如果节点 v 的状态是「已访问」，则节点 v 已经搜索完成并入栈，节点 u 尚未入栈，因此节点 u 的拓扑顺序一定在节点 v 的前面，不需要执行任何操作。
当节点 u 的所有相邻节点的状态都是「已访问」时，将节点 u 的状态更新为「已访问」，并将节点 u 入栈。当所有节点都访问结束之后，如果没有找到有向图中的环，则存在拓扑排序，所有节点从栈顶到栈底的顺序即为拓扑排序。
实现方面，由于每个节点是一个字母，因此可以使用字符数组代替栈，当节点入栈时，在字符数组中按照从后往前的顺序依次填入每个字母。当所有节点都访问结束之后，将字符数组转成字符串，即为字典顺序。
代码
Python3
Java
好了，今天的文章分享就到这里了，希望对大家的学习有帮助哦！
