Найдите самый длинный путь в DAG с помощью Networkx в Python

У меня очень большой DAG строк (~ 200 тыс.). Я хотел бы найти самый длинный путь, который существует в этом графе. В приведенном ниже коде показано, как я настроил график (из списка строк new_list).

#create new empty graph
g = nx.DiGraph()

#add all words to graph
for word in new_list:
    g.add_node(word)

#fill graph with valid word chains
for word in g.nodes():
    for c in string.ascii_lowercase:
        new_word = alphagramatize(word+c) #add char c to word in alphagram order
        if(binary_search(new_list, new_word) != -1):
            g.add_edge(word, new_word)

Я попытался использовать наивный подход проверки расстояния пути от каждого узла до каждого другого узла... это явно нецелесообразно и не завершится.

Я также попытался переработать код longest_path() из этого потока. , но безрезультатно.

Я много читал о том, что я мог понять о выполнении топологической сортировки и упорядочении графа, но у меня возникли проблемы с реализацией этого. Networkx предоставляет функцию topological_sort(g), так что работа сделана за меня. Однако, что мне теперь делать, когда у меня есть график с сортировкой topo_sorted?