在圖論中，拓撲序（Topological Sorting）是一個有向無環圖（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有頂點的線性序列. 且該序列必須滿足下面兩個條件：

1. 每個頂點出現且只出現一次.
2. 若存在一條從頂點 A 到頂點 B 的路徑，那麼在序列中頂點 A 出現在頂點 B 的前面.

對於一個含有n個節點的有向無環圖（節點編號0到n-1），輸出它的一個拓撲序.

圖的節點數和邊數均不多於100000，保證輸入的圖是一個無環圖.

請為下面的Solution類實現解決上述問題的topologicalSort函式，函式引數中n為圖的節點數，edges是邊集，edges[i]表示第i條邊從edges[i].first指向edges[i].second. 函式返回值為有向圖的一個拓撲序. 有向圖有多個拓撲序時，輸出任意一個即可.

class Solution {
public:
vector topologicalSort(int n, vector< pair < int, int>>& edges) {
}
};

例1：
n = 3，edges = {(0, 1), (0, 2)}，函式應返回{0, 1, 2}或者{0, 2, 1}.

例2：
n = 4，edges = {(0, 1), (0, 2), (1, 2), (3, 0)}，函式應返回{3, 0, 1, 2}.

注意：你只需要提交Solution類的程式碼，你在本地可以編寫main函式測試程式，但不需要提交main函式的程式碼. 注意不要修改類和函式的名稱.

拓撲排序問題，簡單的演算法就是每次輸出入度為0的點，從圖中刪除，然後繼續找入度為0的點。要注意優化的地方就是改用一個鄰接表來儲存邊，這樣在就不用每次都去遍歷所有的邊，避免超時。

class Solution {
public:
    vector<int> topologicalSort(int n, vector<pair<int, int>>& edges) {
    //用一個佇列來儲存所有入度為0的點
        queue<int> DegreeZero;
        //用一個vector來儲存所有的入度
        vector
 
<int> indegree(n);
        vector<vector<int>> myedges(n);
        vector<int> result;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            indegree[i] = 0;
        }
        for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {
            int toV = edges[i].second;
            indegree[toV]++;
            myedges[edges[i].first].push_back(edges[i].second);
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (indegree[i] == 0) {
                DegreeZero.push(i);
            }
        }

        while (!DegreeZero.empty()) {
            int temp = DegreeZero.front();
            result.push_back(temp);
            DegreeZero.pop();
            for (int i = 0; i < myedges[temp].size(); i++) {
                indegree[myedges[temp][i]]--;
                if (indegree[myedges[temp][i]] == 0) {
                    DegreeZero.push(myedges[temp][i]);
                }
            }

        }
        return result;
    }

};