Java中用int[] inDegree记录各节点入度，初始化为0后遍历边递增对应下标；配合队列实现Kahn算法：入度为0者入队，出队后对其后继入度减1并入队新零入度节点，最终序列长度等于n则成功。
在 Java 中用数组实现拓扑排序的入度表，核心是用一个整型数组 inDegree[] 记录每个节点当前的入度（即指向它的边的数量）。这适用于节点编号为 0 到 n-1 的有向无环图（DAG），无需额外数据结构，简洁高效。
一、入度数组的定义与初始化
假设图有 n 个顶点（编号 0 ~ n−1），先声明长度为 n 的整型数组：
int[] inDegree = new int[n];
初始时所有元素为 0，表示尚未统计任何入边。后续遍历图的所有有向边 u → v，对每条边执行 inDegree[v]++ 即可完成构建。
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二、从邻接表或边列表构建入度数组
常见输入形式有两种，处理方式略有不同：
- 若已知邻接表
List<List<Integer>> graph（graph[u]存 u 的所有后继）：遍历每个节点u，再遍历其每个邻居v，执行inDegree[v]++； - 若给定边列表如
int[][] edges = {{0,1},{1,2},{0,2}}：直接遍历每条边edges[i][0] → edges[i][1]，对edges[i][1]对应下标做inDegree[edges[i][1]]++。
三、配合队列实现 Kahn 算法（标准拓扑排序）
入度数组本身不排序，需配合广度优先逻辑：
- 将所有
inDegree[i] == 0的节点 i 入队（它们是当前可选的起点）； - 每次出队一个节点 u，将其加入拓扑序列；
- 遍历 u 的每个后继 v，执行
inDegree[v]--；若减后为 0，立即将 v 入队。
若最终拓扑序列长度等于 n，说明排序成功；否则图中存在环。
四、注意事项与边界情况
使用数组记录入度的前提是节点编号连续且从 0 开始。若节点是字符串或稀疏编号（如 100、200、999），需先映射为 0~n−1 再建数组，或改用 Map<Integer, Integer>。另外，入度数组不保存图结构本身，仅作计数用，仍需邻接表/邻接矩阵支持遍历后继。
