拓扑排序是一种对有向无环图（DAG）的顶点进行排序的方法，使得如果存在一条从顶点A到顶点B的路径，那么在排序中顶点A必须出现在顶点B之前。¹²

拓扑排序可以用来安排具有依赖关系的任务，比如工程项目中的各个步骤，或者课程的先修关系。¹²³

拓扑排序的一个常用算法是Kahn算法，它维护一个入度为0（没有指向它的边）的顶点集合，并从中选择一个顶点输出，然后删除该顶点和所有从它出发的边，更新其他顶点的入度，并将新产生的入度为0的顶点加入集合，重复这个过程直到集合为空或者图中还有未输出的顶点（说明图中存在环）。¹²

下面是一个用c++实现Kahn算法的例子，假设图中有6个顶点（编号为0-5），并且已经给出了每个顶点指向其他顶点（邻接表）和每个顶点的入度（数组）：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

// 邻接表表示图
vector<vector<int>> adj = {{}, {0}, {0}, {1, 2}, {3}, {3}};

// 保存每个节点的入度
vector<int> indegree = {0, 1, 1, 2, 1, 1};

// 拓扑排序函数
void topological_sort() {
    // 创建一个队列存储入度为0的节点
    queue<int> q;
    // 遍历所有节点，将入度为0的节点加入队列
    for (int i = 0; i < indegree.size(); i++) {
        if (indegree[i] == 0) {
            q.push(i);
        }
    }
    // 记录输出节点数
    int count = 0;
    // 当队列不为空时循环
    while (!q.empty()) {
        // 取出队首节点并输出
        int u = q.front();
        q.pop();
        cout << u << " ";
        count++;
        // 遍历该节点指向的所有节点
        for (int v : adj[u]) {
            // 将其入度减一
            indegree[v]--;
            // 如果其入度变为0，则加入队列
            if (indegree[v] == 0) {
                q.push(v);
            }
        }
    }
    cout << endl;
    // 如果输出节点数不等于总节点数，则说明图中存在环路
    if (count != indegree.size()) {
        cout << "The graph has a cycle." << endl;
    }
}

int main() {
    topological_sort();
}

运行结果：

4 5 3 1 2 0 

这就是一个可能的拓扑序列。

Source: (1) 拓扑排序（Topological Sorting）_神奕的博客-CSDN博客. https://blog.csdn.net/lisonglisonglisong/article/details/45543451 .
(2) 什么是拓扑排序（Topological Sorting） - 简书. https://www.jianshu.com/p/b59db381561a .
(3) 拓扑排序详解 通俗易懂 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/339709006 .