可采用三种拓扑排序算法：一、Kahn算法，基于入度统计，时间复杂度O(V+E)；二、DFS递归法，利用回溯压栈后反转；三、迭代DFS法，用显式栈避免递归溢出。
如果需要在PHP中对有向无环图（DAG）中的节点进行线性排序，使得对于每一条有向边 u → v，u 在排序中都出现在 v 的前面，则可以采用拓扑排序算法。以下是实现此算法的几种方法：
一、基于入度统计的Kahn算法
该方法通过持续移除入度为0的节点，并更新其邻接节点的入度来实现拓扑排序。适用于邻接表或邻接矩阵表示的图，时间复杂度为O(V + E)。
1、构建图的邻接表，并初始化每个节点的入度数组。
2、将所有入度为0的节点加入队列（如SplQueue）。
3、当队列非空时，取出队首节点并加入结果数组。
4、遍历该节点的所有邻接节点，将其入度减1；若某邻接节点入度变为0，则将其入入队列。
5、循环结束后，若结果数组长度小于图中节点总数，则图中存在环，无法完成拓扑排序。
二、基于深度优先搜索的DFS递归法
该方法利用DFS的回溯特性，在节点所有后继都被访问完毕后，将该节点压入结果栈，最终反转栈即得拓扑序。需维护访问状态数组以识别环和已访问节点。
1、初始化三个状态值：未访问（0）、访问中（1）、已访问（2）。
2、对每个未访问的节点调用DFS函数。
3、在DFS函数中，先将当前节点状态设为“访问中”；再递归访问所有未访问的邻接节点。
4、若在递归过程中遇到状态为“访问中”的节点，则检测到环，拓扑排序失败。
5、当前节点所有邻接点处理完毕后，将其状态设为“已访问”，并压入结果栈。
三、使用PHP内置数据结构优化的迭代DFS法
避免递归调用栈过深导致的内存溢出问题，改用显式栈模拟DFS过程，同时维持节点状态与路径记录。
1、为每个节点初始化状态数组和一个用于记录当前DFS路径的布尔标记数组。
2、使用SplStack作为显式栈，初始压入任意未访问节点及其路径深度信息。
3、每次弹出栈顶元素，检查其状态：若为“访问中”，且当前在路径中标记为true，则发现环，立即终止。
4、若为未访问状态，将其标记为“访问中”，并将所有邻接节点依次压栈。
5、当节点所有邻接点均已处理完毕，将其状态改为“已访问”，并加入结果列表尾部。
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