拓扑排序适用于有向有环图

拓扑排序（Topological Sorting）是一种解决有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG）的算法，该算法可以将图中的所有节点按照一定的顺序进行排列，从而满足图中任意一条边的起点在排列结果中都要在对应的终点的前面。但对于有向有环图（Directed Cyclic Graph，简称DCG），拓扑排序无法进行处理。

从数学角度分析，拓扑排序的实现基于一种基础原理：DAG中一定存在入度为0的节点。因为DAG不含有环，因此每个节点在入度不为0的情况下必然会具有前置节点，而由此推断，DAG上的任意一条路径都可以被表示为一连串的前置节点集合。按照这个基础原理，拓扑排序可以先找到图中所有入度为0的节点，将它们加入排列结果，然后将这些节点指向的节点的入度减1（因为已经处理了一个前置节点，所以入度-1），如果减完后，有某些节点的入度变为0，那么就将这些节点也加入排列结果。逐步地，我们就能将所有的节点全部处理完毕，从而得到该图的一个可行的拓扑序列。

从计算机科学的角度来看，拓扑排序是一个高效的算法，其时间复杂度为O(|V|+|E|)，其中|V|是节点数，|E|是边数。因此，对于DAG这样的图来说，拓扑排序是一个非常合适的算法。

然而，对于DCG来说，拓扑排序则显得无能为力。因为在DCG中，存在环路，也就是说某些节点可以通过不同路径到达自身。这样的话，无论怎样进行排序，最终都会出现一个节点是它自己的前置节点，从而导致排序无法完成。因此，如果在进行拓扑排序前，无法确定该图是DAG还是DCG，那么就需要先进行环路检测，从而避免使用拓扑排序产生的错误结果。

此外，针对拓扑排序的实际应用场景，拓扑排序也存在一些使用限制。首先，拓扑排序只适用于有向图，而对于无向图来说，就需要采用其他的算法进行处理。其次，图中的节点必须具有“可比性”，也就是说对于任意两个节点，都能比较出哪个节点更重要。例如，在工作流中，每个节点代表一个任务，那么就必须要能明确哪些任务在排列结果中更加优先，而哪些任务次之。最后，若图中存在重复边，也就是说可能多条边从一个节点，指向了同一个节点，那么在进行拓扑排序时就需要去除重复边，从而尽可能的减小计算量。

总之，拓扑排序是一种高效的算法，可以对有向无环图进行排序，但对于有向有环图来说，拓扑排序则不适用。因此，在进行拓扑排序前，需要先检测图中是否存在环路，并且合理的限制算法的使用范围和计算过程，才能够得到准确的结果。