위상 정렬; topology sort

1. 진입차수가 0인 정점을 큐에 삽입.
2. 큐에서 빼낸 뒤, 연결된 간선을 모두 제거 -> 진입차수 갱신
3. 진입차수가 0이 된 '정점들'을 큐에 삽입.
4. 2, 3을 반복

• 모든 정점을 방문하기 전에 큐가 빈다면, 사이클이 발생한 것임. 사이클에 포함된 원소 중에서 어떠한 원소도 큐에 들어가지 못한다.
• 위상정렬은 DAG(순환하지 않는 방향 그래프)에만 적용 가능.
• 위상 정렬에서는 여러 가지 답이 존재할 수 있다. 한 단계에서 큐에 새롭게 들어가는 원소가 2개 이상인 경우가 있다면 여러 가지 답이 존재한다.
• 스택을 활용한 DFS를 이용해 위상 정렬을 수행할 수도 있다

구현

from collections import deque

# 노드의 개수와 간선의 개수를 입력 받기
v, e = map(int, input().split())
# 모든 노드에 대한 진입차수는 0으로 초기화
indegree = [0] * (v + 1)
# 각 노드에 연결된 간선 정보를 담기 위한 연결 리스트 초기화
graph = [[] for i in range(v + 1)]

# 방향 그래프의 모든 간선 정보를 입력 받기
for _ in range(e):
    a, b = map(int, input().split())
    graph[a].append(b) # 정점 A에서 B로 이동 가능
    # 진입 차수를 1 증가
    indegree[b] += 1

# 위상 정렬 함수
def topology_sort():
    result = [] # 알고리즘 수행 결과를 담을 리스트
    q = deque() # 큐 기능을 위한 deque 라이브러리 사용

    # 처음 시작할 때는 진입차수가 0인 노드를 큐에 삽입
    for i in range(1, v + 1):
        if indegree[i] == 0:
            q.append(i)

    # 큐가 빌 때까지 반복
    while q:
        # 큐에서 원소 꺼내기
        now = q.popleft()
        result.append(now)
        # 해당 원소와 연결된 노드들의 진입차수에서 1 빼기
        for i in graph[now]:
            indegree[i] -= 1
            # 새롭게 진입차수가 0이 되는 노드를 큐에 삽입
            if indegree[i] == 0:
                q.append(i)

    # 위상 정렬을 수행한 결과 출력
    for i in result:
        print(i, end=' ')

topology_sort()

출처 : https://freedeveloper.tistory.com/390