我对直接无环图 (DAG) 很感兴趣，在阅读了 Wikipedia 上的拓扑排序后，我没有发现任何特别提到涉及层编号的方法（尽管在绘图中广泛提到了层）。使用这种方法，图形在技术上不是拓扑排序的，但是知道每个节点都包含正确的层（级别）编号，我们总是可以判断一个特定节点是否比另一个节点“更大”。另一方面，只要我们没有有序列表，我们就无法在拓扑上枚举节点（尽管这可以通过比较节点级别的最终常规排序来完成）。
这种方法允许实现任意连接，同时保持关卡信息的正确性。步骤可以是：
- 对于任何新添加的节点（没有任何连接），应用的级别为 1。
- 如果请求两个节点之间的连接（从 m 到 n）并且 n.level > m.level 那么它们只是简单地连接，不需要对其他节点进行级别修复。
- 如果对于请求的连接（从 m 到 n）n.level<=m.level，那么我们将 n.level 更改为 (m.level + 1) 并递归检查 n 的任何依赖关系是否有类似的级别增加（或者如果级别不增加，则不增加在递归步骤上是兼容的）。
- 如果我们保留递归输入节点的列表，那么我们可以检测到尝试循环并执行某种撤消操作（将所有受影响节点的级别返回到以前的值）
对于任何一组已知节点和它们之间的连接，我们只需将所有应用 level=1 的节点添加到它们，并尝试应用它们之间的所有已知连接（忽略和撤消 cicles）。
最终级别信息不仅允许在拓扑上比较节点，而且还包含其他有用的信息。例如：
- 每个 level = 1 的节点都没有传入连接（每条路径都从其中一个开始）。所以任何 DAG 枚举都可以从它们开始。
- 最长路径（边数）不能长于（最大层级+1）
我想对于一些人工数据（n 个节点，每个节点（n）连接到节点（n + 1）），这个算法可能非常慢。但是对于我尝试使用的真实数据（维基百科类别 - 800,000 个节点 - 2,000,000 个连接），时间很合适（5-10 分钟），关卡和循环尝试的数量很低（369 个关卡，1000 次循环尝试）
那么这种方法是新的还是众所周知的，但只是没有在维基百科和其他资源中广泛呈现？既然它不是一个排序（技术上），它应该被称为数据重组吗？