拓扑排序算法的实现（Python）
拓扑排序是一种用于有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的节点排序算法，它可以将图中的节点按照依赖关系进行排序，使得所有的依赖关系都得到满足。在实际应用中，拓扑排序常被用于解决任务调度、依赖关系分析等问题。本文将介绍如何使用Python实现拓扑排序算法。
在开始之前，我们需要明确一些基本概念。在拓扑排序中，我们将图中的节点表示为顶点（Vertex），节点之间的依赖关系表示为有向边（Directed Edge）。如果节点A依赖于节点B，那么在排序结果中，节点B应该排在节点A的前面。
算法实现步骤如下：
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构建图的表示：我们首先需要将图以适当的数据结构表示出来。在Python中，我们可以使用字典（Dictionary）来表示图。字典的键（Key）表示节点，而对应的值（Value）表示节点的直接后继节点。
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计算节点的入度：接下来，我们需要计算每个节点的入度（Indegree），即指向该节点的边的数量。我们可以通过遍历图的所有边，统计每个节点作为终点的次数来实现。
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初始化拓扑排序结果：我们使用一个列表来保存拓扑排序的结果。初始时，该列表为空。
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查找入度为0的节点：我们遍历图中的所有节点，找到入度为0的节点，并将其加入拓扑排序结果列表中。
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移除节点及更新入度：对于每个入度为0的节点，我们将其从图中移除，并更新所有直接后继节点的入度。