Python 如何使用dfs生成拓扑排序？

如何使用深度优先搜索函数（dfs）生成拓扑排序

这是我的代码：

class Vertex:
    def __init__(self,key):
        self.id = key
        self.connectedTo = {}

    def addNeighbor(self,nbr,weight=0):
        self.connectedTo[nbr] = weight

    def __str__(self):
        return str(self.id) + ' connectedTo: ' + str([x.id for x in self.connectedTo])

    def getConnections(self):
        return self.connectedTo.keys()

    def getId(self):
        return self.id

    def getWeight(self,nbr):
        return self.connectedTo[nbr]

class Graph:
    def __init__(self):
        self.vertList = {}
        self.numVertices = 0

    def addVertex(self,key):
        self.numVertices = self.numVertices + 1
        newVertex = Vertex(key)
        self.vertList[key] = newVertex
        return newVertex

    def getVertex(self,n):
        if n in self.vertList:
            return self.vertList[n]
        else:
            return None

    def __contains__(self,n):
        return n in self.vertList

    def addEdge(self,f,t,cost=0):
        if f not in self.vertList:
            nv = self.addVertex(f)
        if t not in self.vertList:
            nv = self.addVertex(t)
        self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost)

    def getVertices(self):
        return self.vertList.keys()

    def __iter__(self):
        return iter(self.vertList.values())



class DFSGraph(Graph):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.time = 0

    def dfs(self):
        for aVertex in self:
            aVertex.setColor('white')
            aVertex.setPred(-1)
        for aVertex in self:
            if aVertex.getColor() == 'white':
                self.dfsvisit(aVertex)

---

虽然有不同的方法可以获得给定图的拓扑排序，但可以使用DFS通过一些簿记来获得图的拓扑排序。当然，对于一个图，首先要有一个拓扑序，这个图必须是一个有向无环图（DAG）。了解图形是否为DAG的一种方法是，是否可以找到没有传入边的顶点

从中我发现了一个有用的视觉效果。在拓扑排序中，我们试图将边从最大出发时间排序到最小出发时间

DFS查找拓扑排序的原因是，如果DFS在DAG上运行，搜索将找不到任何后边缘，因为根据定义没有循环。这意味着树（U，V）中没有边，其中V的完成时间大于U的完成时间。DAG上的DFS没有后边，因此所有边U，V都以U 因为这只是带有额外数据结构的DFS，所以运行时将只是O（V+E）