查看Castle的代码，在Castle.Core中内部的数据结构采用图，排序使用的拓扑排序算法： 对于一条有向边(u,v)，定义u 一个有向图顶点的拓扑序列不是惟一的。并不是任何有向图的顶点都可以排成拓扑序列，有环图是不能排的。 例子：比如排课问题，比如士兵排队问题等
查看Castle的代码，在Castle.Core中内部的数据结构采用图，排序使用的拓扑排序算法：
对于一条有向边(u,v)，定义u < v；满足所有这样条件的结点序列称为拓扑序列。拓扑排序就是求一个有向图的拓扑序列的算法。
一个有向图顶点的拓扑序列不是惟一的。并不是任何有向图的顶点都可以排成拓扑序列，有环图是不能排的。
例子：比如排课问题，比如士兵排队问题等。
拓扑排序在实际生活中和算法中都有很大的应用。比如要排一下几门课程的先后次序，我们可以把课程抽象成结点，把什么课是什么课的基础抽象成边，那么该图的一个拓扑序列就是这些课的一个可行的先后次序。各种语言的编译器都用到了拓扑排序。
数学基础：
什么是拓扑排序(Topological Sort)?简单地说，由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序。
回顾离散数学中关于偏序和全序的定义：
若集合X上的关系R是自反的、反对称的和传递的，则称只是集合X上的偏序关系。
设R是集合X上的偏序(Partial Order)，如果对每个x,y∈X必有xRy或yRx，则称R是集合X上的全序关系。
直观地看，偏序指集合中仅有部分成员之间可比较，而全序指集合中全体成员之间均可比较。[例如]，图7.25所示的两个有向图，图中弧(x,y)表示x≤y，则(a)表示偏序，(b)表示全序。若在(a)的有向图上人为地加一个表示v2≤v3的弧(符号“≤”表示v2领先于v3)，则(a)表示的亦为全序，且这个全序称为拓扑有序(Topological Order)，而由偏序定义得到拓扑有序的操作便是拓扑排序。
AOV-网及其拓扑有序序列产生的过程
(a)AOV-网；(b)输出v6之后；(c)输出v1之后；(d)输出v4之后；(e)输出v3之后；(f)输出v2之后
[思想]：
一、从有向图中选取一个没有前驱的顶点，并输出之；
二、从有向图中删去此顶点以及所有以它为尾的弧；
重复上述两步，直至图空，或者图不空但找不到无前驱的顶点为止。没有前驱 -- 入度为零，删除顶点及以它为尾的弧-- 弧头顶点的入度减1。
[人度为零的顶点拓扑排序算法]：
Status Topological Sort(ALGraph G){
//有向图G采用邻接表存储结构。
//若G无回路，则输出G的顶点的1个拓扑序列并返回OK，否则ERROR。
FindInDegree(G，indegree)； //对各顶点求入度indegree[0..vernum-1]
InitStack(S)；
for(i=0；i<G.vexnum； ++i)
if(!indegree[i])Push(S，i) //建零入度顶点栈,s入度为0者进栈
count=0； //对输出顶点计数
while (!StackEmpty(S)) {
Pop(S，i)；
printf(i，G.vertices[i].data)； ++count； //输出i号顶点并计数
for(p=G.vertices[i].firstarc；p； p=p—>nextarc) {
k=p—>adivex； //对i号顶点的每个邻接点的入度减1
if(！(--indegree[k]))Push(S，k)；//若入度减为0，则入栈
}//for
}//while
if(count<G.vexnum) return ERROR； //该有向图有回路
else return OK；
}//TopologicalSort
算法 ，总的时间复杂度为O(n+e)。