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基本定义
图是由有穷顶点的非空集合和顶点之间的边的集合组成。 本文主要说的是有向图。
如下图就就是一个典型的图结构，但是好像解读不出什么具体关系。 下面给它赋予一个关系。
我们前端打包都需要分析依赖。假如这些顶点分别代表一个单独的模块，这些边代表依赖关系。
具体情景
也就是A模块不依赖其他模块，B模块依赖A模块， D依赖A， c依赖B D， E 依赖C。 我们需要按一定的顺序引入这些模块才能保证正常运行。 这里因为 A模块没有前置依赖，所以可以直接引入。 引入A之后，就可以引入B ，引入D， 待得B D都引入之后，c就可以引入了，最后才能引入E 。 我们的一个拓扑序就是 A-->D-->B-->C-->E;
上面引入依赖的顺序就是一个拓扑序，一般来说拓扑序可能有多种，比如上面的在引入A之后，先引入D ，还是先引入B 都行，不影响我们最终成功引入全部依赖。
这里有个概念叫做 入度。从图上看就是，有多少条边抵达这个顶点。换成我们这个例子，就是每个模块的依赖有几个。 A 的入度就是 0 ，B D E 的入度为 1， C 的入度是2.
如果把顶点看作开关， 边看作管道，那么当一个顶点的入度为0的时候，这个顶点的开关就打开了。 也许，我们倒着来看也许更容易理解，要想引入E ，就必须引入C ，要想C就得先引入B D，而要引入B D就要引入A。所以，我们最先引入A。 在A 引入之后，B D 的前置依赖就得到了满足， 此时 B D 的入度-1，入度为0 ,可以引入了。 如果后面还有更多依赖也是这样， 前置依赖满足了之后，对应顶点的入度-1， 当入度为0 时，就可以接着引入了 。
题
课程表、
这道题的课程就等同于我们的模块， 引入成功=== 学习了。 每门课程的前置课程 === 模块的依赖。
关于有向图的理解就这么多。
