之前在https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/9129325.html上已经介绍了拓扑排序，我这里再根据图论书上的内容对拓扑排序进行一下补充，和进一步的说明。
主要摘自《图论算法理论、实现及应用》
1.拓扑排序中栈的使用
拓扑排序在实现时，还需建立一个存放入度为 0 的顶点的栈，供选择和输出无前驱的顶点。只要出现入度为 0 的顶点，就将它压入栈中。使用这种栈的拓扑排序算法可以描述如下：
(1) 建立入度为 0 的顶点栈，初始时将所有入度为 0 的顶点依次入栈；
(2) 当入度为 0 的顶点栈不为空时，重复执行
{
从入度为 0 的顶点栈中弹出栈顶顶点，并输出该顶点；
从 AOV 网络中删除该顶点和它发出的每条边，边的终点入度减 1；
如果边的终点入度减至 0，则将该顶点推进入度为 0 的顶点栈；
}
(3) 如果输出顶点个数少于 AOV 网络中的顶点个数，则报告网络中存在有向环。//在有向环中的点不会入栈
那么思考：是否可以采用队列来存储入度为 0 的顶点？
其实这是可以的！在算法执行过程中，如果同时存在多个入度为 0 的顶点，则首先选择删除哪个顶点不会影响算法的正确性。所以，在拓扑排序算法中，可以使用队列或栈来存储入度为 0 的顶点
2.拓扑排序与 BFS 算法的对比分析
与用邻接表实现 BFS 算法的伪代码相比，拓扑排序与其有相似之处也有不同之处。
相同点：拓扑排序实质上就是一种广度优先搜索，在算法执行过程中，通过栈顶顶点访问它的每个邻接点，整个算法执行过程中，每个顶点访问一次且仅一次，每条边扫描一次且仅一次。
不同点：BFS 算法在扫描每条边时，如果边的终点没有访问过，则入队列；而拓扑排序算法在扫描每条边时，终点的入度要减 1，当减至 0 时才将该终点入栈。
3. 拓扑排序与 BFS 算法栈或队列的使用
请注意，在BFS 算法中是用队列来存储待扩展的顶点，在 拓扑排序算法中是用栈来存储入度为 0 的顶点。那么，在 BFS 算法中是否可以用栈来存储待扩展的顶点？在拓扑排序算法中是否可以用队列来存储入度为 0 的顶点？队列和栈的区别在于顶点出队列（或栈）的顺序，队列是先进先出，栈是后进先出。所以，能否用队列（或栈）关键要看这种顺序是否会影响算法的正确性。
BFS 算法：如果用栈存储待扩展的顶点，如图所示，其中图(a)为正确的搜索过程，图(b)为用栈存储待扩展顶点时各顶点入栈和出栈的过程。在图(b)中，依次出栈的顶点是 A→E→D→F→H→I→B→C→G，很明显，这与 BFS 算法的实现过程和顶点访问顺序大相径庭。因此，在 BFS算法中不能用栈来存储待扩展的顶点。
4.拓扑排序的时间复杂度
序在实现拓扑排序过程中，搜索入度为 0 的顶点，建立链式栈所需时间为 O(n)。当有向图中不存在有向环时，每个顶点要进一次栈，出一次栈，每条边扫描一次且仅一次，其复杂度为 O(m)。所以，总的时间复杂度为 O(n+m)