‘壹’ 已知有向图的邻接表存储结构如下图所示
深度优先是从某个顶点出发，访问完后，寻找一个未访问的邻接顶点继续深度优先，如果此路不同就往回退，所以看邻接表，首先访问V1，完了后顺链寻找没有访问的邻接顶点，自然链表中的第一个结点就是v3，接着转到v3再来深度优先，访问v3后，在其链表中第一个邻接顶点是v4
接着访问v4，下面走不通，回到v3，继续顺链往后，自然是v5，v5的邻接顶点中v2还没有访问
所以序列为v1, v3, v4, v5, v2
再看广度优先，从某个顶点完成后，需要一口气将其邻接未访问的所有顶点都访问，后面类推
于是过程是先v1，再顺链将v3，v2依次访问完，然后再依次访问v3和v2的各个未访问邻接顶点，v3链表中顺链可以访问v4，v5，所以最后访问序列为v1, v3, v2, v4, v5
‘贰’ 求算法！！用传递闭包来操作 BFS判断邻接表存储有向图G中顶点i到顶点j是否有路径
int exist_path_BFS(AdjGraph G,int i,int j)//广度优先判断有向图G中顶点i到顶点j是否有路径,是则返回1,否则返回0 { int visited[MAXSIZE]; InitQueue(Q); EnQueue(Q,i); while(!QueueEmpty(Q)) //队列不空时循环 { DeQueue(Q,u); visited=1; for(p=G.vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc) { k=p->adjvex; if(k==j) return 1; if(!visited[k]) EnQueue(Q,k); }//for }//while return 0; }//exist_path_BFS 这个是普通实现，求传递闭包的解法，谢谢
‘叁’ 判断用邻接表存储的有向图G是否存在回路的算法，答案给的这个看不懂，哪位大佬给注释一下
因此要在多个邻接顶点之间约定一种访问次序。@由于图中可能存在回路，在访问某个顶点之后，可能沿着某条路径又回到图的深度优先搜索遍历算法p88 联通的无回路的无向图，简称树。树中的悬挂点又成为树叶，其他顶点称为分支点
‘肆’ 编写一个程序,判别以邻接表方式的存储有向图G中是否存在由顶点Vi到顶点Vj的路径(i!=j)
int visited[MAXSIZE]; //指示顶点是否在当前路径上
int exist_path_DFS(ALGraph G,int i,int j)//深度优先判断有向图G中顶点i到顶点j是否有路径,是则返回1,否则返回0
{
if(i==j) return 1; //i就是j
else
{
visited[i]=1;
for(p=G.vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc)
{
k=p->adjvex;
if(!visited[k]&&exist_path(k,j)) return 1;//i下游的顶点到j有路径
}//for
}//else
}//exist_path_DFS
void find(int A[][],int m,int n)//求矩阵A中的马鞍点
{
int i,j,min,flag;
for(i=0;i<m;i++)
{
for(min=A[i][0],j=0;j<n;j++)
if(A[i][j]<min) min=A[i][j]; //求一行中的最小值
for(j=0;j<n;j++)
if(A[i][j]==min) //判断最小值是否是马鞍点
{
for(flag=1,k=0;k<m;k++)
if(min<A[k][j]) flag=0;
if(flag)
printf("%d",A[i][j]);
}
}
}
void Merge(LinkList &A,LinkList &B,LinkList &C) //假设是递增序列
{
LinkList p,q,r;
p=A->next;
q=B->next;
r=C=A;
while(p&&q)
{
if(p->data<q->data)
{
r->next=p;
r=r->next;
p=p->next;
}
else
{
r->next=q;
r=r->next;
q=q->next;
}
}
r->next=(p!=NULL?p:q);
free(B);
}
‘伍’ 对于无向图的邻接矩阵存储结构，判断是否有回路
邻接矩阵的话，从一个点出发（假设a）看它与哪个节点（假设b）有路径，那么再接着看b与谁有路，挨个试完以后，如果又回到了a，那就构成了一条回路。
‘陆’ 怎么写一个算法确定一个有N个顶点的有向图是否包含回路，此算法时间的代价应该是O（n）,要用C来写
对于这个题目我们可以用DFS来做，每当访问当前节点的邻接表时，如果存在某个邻接的元素已被标记为访问状态，那么这个图就是存在回路的。
‘柒’ 邻接表 判断有向图是否有环 python
邻接表还是逆邻接表看如果是逆邻接表，每个顶点出发邻接表的链表中的结点个数就是入度
如果是邻接表过程如下：
有一个辅助数组，大小就是顶点数量，所有元素初值都为0
从头到尾遍历每个顶点出发的邻接表的结点，只要当前结点的数据是几（也就是第几个结点被有向弧进入了），这个下标的辅助数组元素加1，等所有的邻接表的小链表遍历完了，这个辅助数组中各个下标的数字就是该顶点的入度
‘捌’ 如何判断有向图中是否存在环
解法一：深度遍历
假设图以邻接矩阵表示，一条深度遍历路线中如果有结点被第二次访问到，那么有环。我们用一个变量来标记某结点的访问状态（未访问，访问过，其后结点都被访问过），然后判断每一个结点的深度遍历路线即可。
因为采用邻接矩阵存储，一般至少需要将矩阵中元素的一半给过一下，由于矩阵元素个数为n^2， 因此时间复杂度就是O(n^2)。如果采用邻接表存储，则只存储了边结点(e条边，无向图是2e条边)，加上表头结点为n（也就是顶点个数），因此时间复杂度为O(n+e)。
解法二：拓扑排序
方法是重复寻找一个入度为0的顶点，将该顶点从图中删除（即放进一个队列里存着，这个队列的顺序就是最后的拓扑排序，具体见程序），并将该结点及其所有的出边从图中删除（即该结点指向的结点的入度减1），最终若图中全为入度为1的点，则这些点至少组成一个回路。
采用邻接矩阵存储时，遍历二维数组，求各顶点入度的时间复杂度是O(n^2)。 遍历所有结点，找出入度为0的结点的时间复杂度是O(n)。对于n个入度为0的结点，删除他们的出边的复杂度为O(n^2)。 所以总的复杂度为O(n^2)。
对于邻接表，遍历所有边，求各顶点入度的时间复杂度是O(e)，即边的个数。遍历所有结点，找出入度为0的结点的时间复杂度是O(n)，即顶点的个数。遍历所有边，删除入度为0的结点的出边的复杂度为O(e)，即边的个数。所以总的时间复杂度是O(n+e)。
‘玖’ 怎么用深度遍历判断有向图是否有环
图用邻接矩阵表示。用回溯法实现非递归深度优先遍历图，如果是无向图，则遍历时只看上三角，如果是有向图，则不加限制。遍历时，如果遇到了之前访问过的结点，则图中存在环。
‘拾’ 此程序为判断以邻接表方式存储的有向图中是否存在有vi到Vj的路径，请大虾们帮我改正一下，最好写出正确程序
10分- -直接懒得看，，