使用toposort_flatten()函数进行图的拓扑排序和节点展开的完整流程分析

toposort_flatten()函数是用于进行图的拓扑排序和节点展开的函数。下面是该函数的完整流程分析，包括函数的输入、输出，以及例子来说明函数的使用。

函数输入：

1. graph: 输入的有向无环图，使用字典的形式表示，其中键表示节点，值表示节点的直接后继节点。

2. sort_key: 可选参数，用于指定排序的关键字，如果两个节点的排序关键字相同，则按照它们在图中出现的顺序排序。

函数输出：

1. sorted_nodes: 返回经过拓扑排序后的节点列表。

2. extra_edges: 返回排序过程中被忽略的附加边。

函数流程分析：

1. 创建两个空的列表：sorted_nodes用于存放排序后的节点，extra_edges用于存放被忽略的附加边。

2. 创建一个空的集合visited，用于存放已经访问过的节点。

3. 创建一个内部函数visit()用于递归访问每个节点，并进行拓扑排序。

- visit()函数的输入为节点v。

- 如果节点v在visited集合中，表示节点已经被访问过，直接返回。

- 将节点v添加到visited集合中。

- 遍历节点v的所有直接后继节点w。

- 递归调用visit()函数对节点w进行访问。

- 将节点v添加到sorted_nodes列表的最前面，表示节点已经完成了拓扑排序。

4. 遍历图中的所有节点，对每个节点调用visit()函数进行访问。

5. 根据sort_key对sorted_nodes进行排序，如果sort_key参数被指定。

6. 对图中的所有节点进行遍历，将没有被访问到的节点添加到extra_edges列表中。

7. 返回sorted_nodes和extra_edges作为函数的输出。

下面是一个使用例子来说明函数的使用：

graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D'],
    'C': [],
    'D': ['E'],
    'E': []
}

sorted_nodes, extra_edges = toposort_flatten(graph)

print("拓扑排序结果：", sorted_nodes)
print("附加边：", extra_edges)

输出结果：

拓扑排序结果： ['E', 'D', 'B', 'C', 'A']
附加边： []

在这个例子中，输入的有向无环图为一个字典，其中键表示节点，值表示节点的直接后继节点。经过拓扑排序后，节点的顺序为['E', 'D', 'B', 'C', 'A']，没有附加边被忽略。

这个例子展示了如何使用toposort_flatten()函数对图进行拓扑排序，并获取排序后的节点列表和被忽略的附加边。可以根据需要自定义排序关键字sort_key来改变拓扑排序的结果。同时，还可以根据extra_edges来获取在排序过程中被忽略的附加边。