背景
拓扑排序是啥意思？
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拓扑排序是指: 将有向无环图(DAG)展开为一维的执行序列。DAG顾名思义就是有方向的图，下面这张图就简单说明了啥是有向无环图。一般人可能用到这个算法的情况不多，但是刷leetcode的课程表问题肯定遇到过，其次搞人工智能的同学静态图执行顺序也不应该陌生。
算法流程
先简单分析，从上面的图可以知道，要执行3节点，依赖0，1， 所以需要先执行完0，1。依次类推可以有一下的执行顺序：
- [0,1,2,3,4,5]
- [0,2,1,3,4,5]
- [0,1,2,4,3,5]
此外还有很多排序方式，可见拓扑图的排序有很多选择，只要满足执行依赖要求都是可行的拓扑排序。接下来正式分析一下算法流程：
- 入度数组：这里需要增加两个概念：入度和出度，入度是指该节点有几个输入，出度是指该节点有几个输出。根据上面的铺垫可以很容易想到，入度为0的节点当下是可以执行的，毕竟他没有什么依赖。所以我们可以搞一个入度数组，记录每个节点的入度个数，如果当下的入度个数为0，那么该节点就是当下可以执行。
- 邻接表：根据上面的图我们知道，当0，1节点执行完后，节点2的入度也就变成0了，所以每个节点执行完，都应该更新一波入度数组，那么怎么更新了？这就依赖邻接表来完成，这里邻接表是一个map>，其中key是节点名node，value是依赖该key_node的节点们，也就是说把key_node作为入度之一的节点。
代码
//入度数组
vectorTopologyDfsSort(graph)
{vectorin_degree(n,0);
init(in_degree, graph);
//邻接表
unordered_map>map;
init(map, graph);
//当下可执行的节点集合
vectorres;
// 每次跟新的队列
queueq;
for(int i=0; iif(in_degree[i]==0)
{ q.push(i);//入度为0的都可以执行
res.push(i);//入度为0的都可以执行
}
}
//更新
while(!q.empty())
{//一轮执行size个节点，q中是表示该轮可以执行的节点
int size = q.size();
for(int i=0; i int exec_node = q.front();
q.pop();
//一旦exec_node执行，那么依赖exec_node的node的入度值都可以减一
vectornodes = map[exec_node];
for(auto id:nodes)
{ in_degree[id]--;
if(in_degree[id]==0)//如果入度为0，那么就可以进入下一轮执行
{q.push(id);//入度为0的都可以执行
res.push(id);//入度为0的都可以执行
}
}
}
}
return res;
}
实战
可以参考paddlepaddle源码中的实现：
paddle/fluid/framework/ir/graph_helper.cc:266L
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