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 ### 2.1 Kahn 算法
 
 > **Kahn 算法的基本思想**：
+>
+> 1. 不断找寻有向图中入度为 $0$ 的顶点，将其输出。
+> 2. 然后删除入度为 $0$ 的顶点和从该顶点出发的有向边。
+> 3. 重复上述操作直到图为空，或者找不到入度为 $0$ 的节点为止。
 
 #### 2.1.1 Kahn 算法的实现步骤
 
@@ -71,9 +75,8 @@ class Solution:
 
 > **基于 DFS 实现拓扑排序算法的基本思想**：
 >
-> 1. 对于一个顶点 $u$，深度游先生遍历从该顶点出发的有向边 $<u, v>$。如果从该顶点 $u$ 出发的所有相邻顶点 $v$ 都已经搜索完毕，则在搜索回溯到顶点 $u$ 时，$u$ 本身也会编程一个已经搜索完的顶点。
-> 2. 在拓扑排序的序列中，该顶点 $u$ 位于其所有相邻顶点 $v$ 的前面。
-> 3. 这样一来，我们对每个顶点进行回溯时，将其放入栈中，则最终从栈顶到栈底的序列就是一种拓扑排序。
+> 1. 对于一个顶点 $u$，深度优先遍历从该顶点出发的有向边 $<u, v>$。如果从该顶点 $u$ 出发的所有相邻顶点 $v$ 都已经搜索完毕，则回溯到顶点 $u$ 时，该顶点 $u$ 应该位于其所有相邻顶点 $v$ 的前面（拓扑序列中）。
+> 2. 这样一来，当我们对每个顶点进行深度优先搜索，在回溯到该顶点时将其放入栈中，则最终从栈顶到栈底的序列就是一种拓扑排序。
 
 #### 2.2.1 基于 DFS 实现拓扑排序算法实现步骤