根据依赖关系在最后打印完成的任务

在软件开发中，通常会存在多个任务或模块之间的依赖关系，即某些任务或模块需要在其他任务或模块完成之后才能开始执行。在这种情况下，为保证整个系统能够正常运行，需要按照依赖关系来确定任务或模块的执行顺序。

在这里，我们介绍一种基于拓扑排序算法的解决方案，可以根据任务之间的依赖关系，确定任务的执行顺序，并在最后打印完成的任务。

什么是拓扑排序？

拓扑排序是一种基于有向无环图（DAG）的算法，用于确定图中各个节点的执行顺序。在软件开发中，可以将任务或模块看作图中的节点，依赖关系看作图中的边，然后运用拓扑排序算法确定任务的执行顺序。

如何实现？

下面是一段基于拓扑排序算法的示例代码，可以根据任务之间的依赖关系，确定任务的执行顺序，并在最后打印完成的任务。该示例代码使用Python语言实现。

from collections import defaultdict
from queue import Queue

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = defaultdict(list)
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
    
    def topological_sort(self):
        in_degree = {u: 0 for u in self.graph}
        for u in self.graph:
            for v in self.graph[u]:
                in_degree[v] += 1
        
        q = Queue()
        for u in in_degree:
            if in_degree[u] == 0:
                q.put(u)
        
        result = []
        while not q.empty():
            u = q.get()
            result.append(u)
            for v in self.graph[u]:
                in_degree[v] -= 1
                if in_degree[v] == 0:
                    q.put(v)
        
        return result

if __name__ == '__main__':
    g = Graph()
    g.add_edge('A', 'B')
    g.add_edge('A', 'C')
    g.add_edge('B', 'D')
    g.add_edge('B', 'E')
    g.add_edge('C', 'D')
    g.add_edge('C', 'F')
    g.add_edge('D', 'E')
    g.add_edge('D', 'F')
    g.add_edge('E', 'F')
    
    result = g.topological_sort()
    print('完成的任务：', end='')
    for node in result:
        print(node, end=' ')

如何使用？

首先需要定义一个Graph类，并在其中定义add_edge方法，用于向图中添加边；然后定义topological_sort方法，用于执行拓扑排序算法，并返回完成任务的顺序。

在使用时，可以先创建一个Graph对象，然后调用add_edge方法逐步构建任务之间的依赖关系。最后调用topological_sort方法，即可得到完成任务的顺序，并输出打印。

总结

本文介绍了一种基于拓扑排序算法的解决方案，可以根据任务之间的依赖关系，确定任务的执行顺序，并在最后打印完成的任务。使用该方案可以有效解决任务之间的依赖关系问题，适用于各种软件开发场景。