​​拓扑排序既不是单纯的广度优先遍历也不是深度优先遍历，但可以基于这两种遍历方式来实现，广度优先遍历实现的拓扑排序一般指Kahn算法，深度优先遍历也可用于拓扑排序。​​

拓扑排序用于有向无环图（DAG），是一种对节点进行线性排序的算法，使得对于任意有向边 (u → v)，u 在排序中都出现在 v 之前。关键特性有不唯一性，同一DAG可能有多种有效排序；无环性，若图中有环则无法排序。

基于广度优先遍历的Kahn算法核心是维护入度表，将入度为0的节点入队，处理节点时将其邻接节点入度减1，若邻接节点入度变为0则入队。通过队列不断操作，若最终处理节点数等于总节点数则排序成功，否则有环。例如在判断课程是否能完成学习的场景中，可借此确定课程顺序。

深度优先遍历也可用于拓扑排序。从任意未访问节点开始递归DFS，标记节点已访问并递归处理邻接节点，递归结束后将当前节点压入栈，最终栈顶到栈底顺序是拓扑排序结果。不过需要额外注意检测环，若在递归过程中发现节点已在当前路径中，说明存在环。在构建依赖关系的任务规划中，能帮助确定任务执行先后顺序。

拓扑排序虽基于图的遍历思想，但不等同于广度或深度优先遍历，而是利用它们的特性实现，在解决图相关的依赖关系问题中发挥重要作用。在实际应用中，要根据具体需求和图的特性选择合适的实现方式。