Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 有効グラフ上で、近道に当たる点はすべて余計な辺
# ある点に入ってくる最も距離が長い辺のみが有効となる
# 一番距離が長い人版ダイクストラやってみる
# 入力のあった頂点を記録することで、入力の無かった頂点を根とみなせる

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
grandparent = set(range(N))
for i in range(N - 1 + M):
  a,b = map(int,readline().split())
  G[a-1].append(b-1)
  grandparent -= {b - 1}

start = list(grandparent)[0]
import heapq

# 距離, 頂点, 親
q = [(0, start, -1)]
heapq.heapify(q)

# ans[頂点] = (到達コスト,親)
ans = [(-1, -1) for i in range(N)]
while q:
  dist, v, parent = heapq.heappop(q)
  dist = -dist
  if ans[v][0] >= dist:
    continue
  ans[v] = (dist, parent)
  for child in G[v]:
    heapq.heappush(q,(-(dist + 1), child, v))
    
for a in ans:
  print(a[1] + 1)

Fixed submission:
# トポロジカルソート

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
revG = [[] for i in range(N)]
# ある頂点に対する入次数を記録
indegree = [0 for i in range(N)]

for i in range(N - 1 + M):
  u,v = map(int,readline().split())
  G[u - 1].append(v - 1)
  revG[v - 1].append(u - 1)
  indegree[v - 1] += 1

# トポロジカルソートを格納する
res = []

# 入り次数が0になった頂点を高速に発見するため、隣接する頂点をキューで管理
from collections import deque
q = deque()
for i in range(len(indegree)):
  if indegree[i] == 0:
    q.append(i)

while q:
  # キューの先頭の頂点を取り出す
  v = q.popleft()
  
  # その頂点と隣接する頂点の入次数を減らし、0になったらキューに追加
  for child in G[v]:
    indegree[child] -= 1
    if indegree[child] == 0:
      q.append(child)
      
  # 入り次数が0で且つ隣接する頂点が処理済みとなった頂点をソート配列に追加する
  res.append(v)
  
# インデックスと頂点番号を逆転させたものを作成する
inds = [-1 for i in range(N)]
for i in range(len(res)):
  inds[res[i]] = i
  
# print(inds)
for i in range(len(revG)):
  ans = -1
  maxv = -1
  for parent in revG[i]:
#    print("i",i,"に対する親",parent)
    if inds[parent] > maxv:
      maxv = inds[parent]
      ans = parent
  print(ans + 1)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 有効グラフ上で、近道に当たる点はすべて余計な辺
# ある点に入ってくる最も距離が長い辺のみが有効となる
# 一番距離が長い人版ダイクストラやってみる
# 入力のあった頂点を記録することで、入力の無かった頂点を根とみなせる

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
grandparent = set(range(N))
for i in range(N - 1 + M):
  a,b = map(int,readline().split())
  G[a-1].append(b-1)
  grandparent -= {b - 1}

start = list(grandparent)[0]
import heapq

# 距離, 頂点, 親
q = [(0, start, -1)]
heapq.heapify(q)

# ans[頂点] = (到達コスト,親)
ans = [(-1, -1) for i in range(N)]
while q:
  dist, v, parent = heapq.heappop(q)
  dist = -dist
  if ans[v][0] >= dist:
    continue
  ans[v] = (dist, parent)
  for child in G[v]:
    heapq.heappush(q,(-(dist + 1), child, v))
    
for a in ans:
  print(a[1] + 1)

Fixed submission:
# トポロジカルソート

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
revG = [[] for i in range(N)]
# ある頂点に対する入次数を記録
indegree = [0 for i in range(N)]

for i in range(N - 1 + M):
  u,v = map(int,readline().split())
  G[u - 1].append(v - 1)
  revG[v - 1].append(u - 1)
  indegree[v - 1] += 1

# トポロジカルソートを格納する
res = []

# 入り次数が0になった頂点を高速に発見するため、隣接する頂点をキューで管理
from collections import deque
q = deque()
for i in range(len(indegree)):
  if indegree[i] == 0:
    q.append(i)

while q:
  # キューの先頭の頂点を取り出す
  v = q.popleft()
  
  # その頂点と隣接する頂点の入次数を減らし、0になったらキューに追加
  for child in G[v]:
    indegree[child] -= 1
    if indegree[child] == 0:
      q.append(child)
      
  # 入り次数が0で且つ隣接する頂点が処理済みとなった頂点をソート配列に追加する
  res.append(v)
  
# インデックスと頂点番号を逆転させたものを作成する
inds = [-1 for i in range(N)]
for i in range(len(res)):
  inds[res[i]] = i
  
# print(inds)
for i in range(len(revG)):
  ans = -1
  maxv = -1
  for parent in revG[i]:
#    print("i",i,"に対する親",parent)
    if inds[parent] > maxv:
      maxv = inds[parent]
      ans = parent
  print(ans + 1)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 有効グラフ上で、近道に当たる点はすべて余計な辺
# ある点に入ってくる最も距離が長い辺のみが有効となる
# DFSで、あとから入ってきたときにその親を記録すればよいのでは。
# 最後に残ったものを出力する
# 入力のあった頂点を記録することで、入力の無かった頂点を根とみなせる

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
grandparent = set(range(N))
for i in range(N - 1 + M):
  a,b = map(int,readline().split())
  G[a-1].append(b-1)
  grandparent -= {b - 1}

start = list(grandparent)[0]
from collections import deque

D = -1000
ans = [D for i in range(N)]

# 頂点、親
q = deque([[start, -1]])
while q:
  v, parent = q.popleft()
  ans[v] = parent
  for child in G[v]:
    q.append([child, v])
    
for a in ans:
  print(a + 1)

Fixed submission:
# トポロジカルソート

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
revG = [[] for i in range(N)]
# ある頂点に対する入次数を記録
indegree = [0 for i in range(N)]

for i in range(N - 1 + M):
  u,v = map(int,readline().split())
  G[u - 1].append(v - 1)
  revG[v - 1].append(u - 1)
  indegree[v - 1] += 1

# トポロジカルソートを格納する
res = []

# 入り次数が0になった頂点を高速に発見するため、隣接する頂点をキューで管理
from collections import deque
q = deque()
for i in range(len(indegree)):
  if indegree[i] == 0:
    q.append(i)

while q:
  # キューの先頭の頂点を取り出す
  v = q.popleft()
  
  # その頂点と隣接する頂点の入次数を減らし、0になったらキューに追加
  for child in G[v]:
    indegree[child] -= 1
    if indegree[child] == 0:
      q.append(child)
      
  # 入り次数が0で且つ隣接する頂点が処理済みとなった頂点をソート配列に追加する
  res.append(v)
  
# インデックスと頂点番号を逆転させたものを作成する
inds = [-1 for i in range(N)]
for i in range(len(res)):
  inds[res[i]] = i
  
# print(inds)
for i in range(len(revG)):
  ans = -1
  maxv = -1
  for parent in revG[i]:
#    print("i",i,"に対する親",parent)
    if inds[parent] > maxv:
      maxv = inds[parent]
      ans = parent
  print(ans + 1)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 有効グラフ上で、近道に当たる点はすべて余計な辺
# ある点に入ってくる最も距離が長い辺のみが有効となる
# ある頂点に対して入ってきた辺の(cost, 入力元)を持っておき、
# さらに距離の長い辺がやってきたら(cost, 入力元)で置き換える
# 最後に残ったものを出力する
# 入力のあった頂点を記録することで、入力の無かった頂点を根とみなせる

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
grandparent = set(range(N))
for i in range(N - 1 + M):
  a,b = map(int,readline().split())
  G[a-1].append(b-1)
  grandparent -= {b - 1}

start = list(grandparent)[0]
from collections import deque

longest = [(-1,-1) for i in range(N)]
# longest[頂点] =  (コスト, 入力元)
longest[start] = (0, -1)

# 頂点, コスト, 入力元
q = deque([(start, 0, -1)])
while q:
  v, dist, parent = q.popleft()
  if longest[v][0] > dist:
    continue
  longest[v] = (dist, parent)
  for child in G[v]:
    q.append((child, dist + 1, v))
  
for g in longest:
  print(g[1] + 1)

Fixed submission:
# トポロジカルソート

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
revG = [[] for i in range(N)]
# ある頂点に対する入次数を記録
indegree = [0 for i in range(N)]

for i in range(N - 1 + M):
  u,v = map(int,readline().split())
  G[u - 1].append(v - 1)
  revG[v - 1].append(u - 1)
  indegree[v - 1] += 1

# トポロジカルソートを格納する
res = []

# 入り次数が0になった頂点を高速に発見するため、隣接する頂点をキューで管理
from collections import deque
q = deque()
for i in range(len(indegree)):
  if indegree[i] == 0:
    q.append(i)

while q:
  # キューの先頭の頂点を取り出す
  v = q.popleft()
  
  # その頂点と隣接する頂点の入次数を減らし、0になったらキューに追加
  for child in G[v]:
    indegree[child] -= 1
    if indegree[child] == 0:
      q.append(child)
      
  # 入り次数が0で且つ隣接する頂点が処理済みとなった頂点をソート配列に追加する
  res.append(v)
  
# インデックスと頂点番号を逆転させたものを作成する
inds = [-1 for i in range(N)]
for i in range(len(res)):
  inds[res[i]] = i
  
# print(inds)
for i in range(len(revG)):
  ans = -1
  maxv = -1
  for parent in revG[i]:
#    print("i",i,"に対する親",parent)
    if inds[parent] > maxv:
      maxv = inds[parent]
      ans = parent
  print(ans + 1)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 有効グラフ上で、近道に当たる点はすべて余計な辺
# ある点に入ってくる最も距離が長い辺のみが有効となる
# ある頂点に対して入ってきた辺の(cost, 入力元)を持っておき、
# さらに距離の長い辺がやってきたら(cost, 入力元)で置き換える
# 最後に残ったものを出力する
# 入力のあった頂点を記録することで、入力の無かった頂点を根とみなせる

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
grandparent = set(range(N))
for i in range(N - 1 + M):
  a,b = map(int,readline().split())
  G[a-1].append(b-1)
  grandparent -= {b - 1}

start = list(grandparent)[0]
from collections import deque

longest = [(-1,-1) for i in range(N)]
# longest[頂点] =  (コスト, 入力元)
longest[start] = (0, -1)

# 頂点, コスト, 入力元
q = deque([(start, 0, -1)])
while q:
  v, dist, parent = q.popleft()
  if longest[v][0] > dist:
    continue
  longest[v] = (dist, parent)
  for child in G[v]:
    q.append((child, dist + 1, v))
  
for g in longest:
  print(g[1] + 1)

Fixed submission:
# トポロジカルソート

import sys
readline = sys.stdin.readline

N,M = map(int,readline().split())
G = [[] for i in range(N)]
revG = [[] for i in range(N)]
# ある頂点に対する入次数を記録
indegree = [0 for i in range(N)]

for i in range(N - 1 + M):
  u,v = map(int,readline().split())
  G[u - 1].append(v - 1)
  revG[v - 1].append(u - 1)
  indegree[v - 1] += 1

# トポロジカルソートを格納する
res = []

# 入り次数が0になった頂点を高速に発見するため、隣接する頂点をキューで管理
from collections import deque
q = deque()
for i in range(len(indegree)):
  if indegree[i] == 0:
    q.append(i)

while q:
  # キューの先頭の頂点を取り出す
  v = q.popleft()
  
  # その頂点と隣接する頂点の入次数を減らし、0になったらキューに追加
  for child in G[v]:
    indegree[child] -= 1
    if indegree[child] == 0:
      q.append(child)
      
  # 入り次数が0で且つ隣接する頂点が処理済みとなった頂点をソート配列に追加する
  res.append(v)
  
# インデックスと頂点番号を逆転させたものを作成する
inds = [-1 for i in range(N)]
for i in range(len(res)):
  inds[res[i]] = i
  
# print(inds)
for i in range(len(revG)):
  ans = -1
  maxv = -1
  for parent in revG[i]:
#    print("i",i,"に対する親",parent)
    if inds[parent] > maxv:
      maxv = inds[parent]
      ans = parent
  print(ans + 1)