Как использовать этот код поиска в глубину для получения топологической сортировки?

Проблема: мне нужно реализовать топологический поиск, используя следующий код поиска в глубину.

Примечание. Исходный код взят из здесь, и это задача, приведенная в конце главы.

Я буду честен. На уровне кодирования я чувствую себя довольно потерянным. Я добавил комментарии к строкам, чтобы показать, что, по моему мнению, делает каждая строка. Хотя я новичок в поиске в глубину, я понимаю, как они работают на функциональном уровне (в отличие от моих ограниченных знаний об их реализации). Я попытался добавить начальные вершины и время окончания в список, чтобы впоследствии отсортировать их, но у меня возникли проблемы с возвратом этого списка. Чтобы потом можно было отсортировать вершины в порядке убывания времени завершения.

Обратите внимание, что хотя в некоторых решениях используется стек, в этом коде явно не указано использование стека. Скорее, стек подразумевается в рекурсивном вызове dfsvisit.

from pythonds.graphs import Graph
# Definitions
# discovery time == iterations it took for the program to find the vertex and turn it gray
# finish time == iterations it took for the program to turn the vertex black
# pred == predecessor indicator

class DFSGraph(Graph):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.time = 0                       # self has an attribute 'time' (counter) that initiates at 0

    def dfs(self):
        for aVertex in self:            
            aVertex.setColor('white')
            aVertex.setPred(-1)
        for aVertex in self:
            if aVertex.getColor() == 'white':
                self.dfsvisit(aVertex)

    def print_graph(self):
        for key in sorted(list(self.vertices.keys())):
            print(key + str(self.vertices[key].neighbors + " " + str(self.vertices[key].dis)))


    def dfsvisit(self,startVertex):                     # Initiate the visit vunction of the current object (self) at the starting vertex (startVertex)
        finish_times = []                                       # Instantiate the a list to keep finish times for each node
        startVertex.setColor('gray')                    # Set the color of the starting vertex to 'gray' (discovered)
        self.time += 1                                  # Increment the timer
        startVertex.setDiscovery(self.time)             # Assign the discovery time to the current vertex (startVertex)
        for nextVertex in startVertex.getConnections(): # Begin cycling through the connected vertices (nextVertex) of startVertex
            if nextVertex.getColor() == 'white':        # If a vertex (nextVertex) with the attribute color of white is found, then do the following:
                nextVertex.setPred(startVertex)         # Set the predecessor indicator of the next vertex as the current vertex (ie if B is white and connected to A, set B's predecessor as A)
                self.dfsvisit(nextVertex)               # Recursively calls itself with the next vertex until the color of the next vertex is no longer white (i.e. all have been explored)
        startVertex.setColor('black')                   # Set the current vertice's color to black (explored)
        self.time += 1                                  # Increment the timec counter
        startVertex.setFinish(self.time)                # Assign the finish time to the current vertex (startVertex)
        finish_time = [startVertex, startVertex.setFinish(self.time)]  # append vertex and finish times to finish_time list
       return finish_time                                             # return the finish_time list

Извините за мои длинные комментарии. Надеясь понять, как реализовать топологический поиск внутри этого кода.