分别基于深度优先搜索和广度优先搜索编写算法并给出c++代码，判断以邻接表存储的有向图中是否存在由顶点vi 到顶点vj的路径(i≠j)。

好的，以下是基于深度优先搜索和广度优先搜索的 C++ 代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <queue>

using namespace std;

// 定义图节点结构体
struct GraphNode {
    int val;
    vector<GraphNode*> neighbors;
    GraphNode(int x) : val(x) {}
};

// 深度优先搜索算法
bool DFS(GraphNode* start, GraphNode* end, vector<bool>& visited) {
    if (start == end) {
        return true;
    }
    visited[start->val] = true;
    for (int i = 0; i < start->neighbors.size(); ++i) {
        if (!visited[start->neighbors[i]->val]) {
            if (DFS(start->neighbors[i], end, visited)) {
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

// 广度优先搜索算法
bool BFS(GraphNode* start, GraphNode* end, vector<bool>& visited) {
    queue<GraphNode*> q;
    q.push(start);
    visited[start->val] = true;
    while (!q.empty()) {
        GraphNode* node = q.front();
        q.pop();
        if (node == end) {
            return true;
        }
        for (int i = 0; i < node->neighbors.size(); ++i) {
            if (!visited[node->neighbors[i]->val]) {
                q.push(node->neighbors[i]);
                visited[node->neighbors[i]->val] = true;
            }
        }
    }
    return false;
}

// 判断图中是否存在由顶点vi到顶点vj的路径
bool hasPath(GraphNode* start, GraphNode* end) {
    vector<bool> visited(100, false); // 假设图中最多有100个节点
    // return DFS(start, end, visited);
    return BFS(start, end, visited);
}

int main() {
    // 构建有向图
    GraphNode* node0 = new GraphNode(0);
    GraphNode* node1 = new GraphNode(1);
    GraphNode* node2 = new GraphNode(2);
    GraphNode* node3 = new GraphNode(3);
    GraphNode* node4 = new GraphNode(4);

    node0->neighbors.push_back(node1);
    node0->neighbors.push_back(node2);
    node1->neighbors.push_back(node2);
    node2->neighbors.push_back(node0);
    node2->neighbors.push_back(node3);
    node3->neighbors.push_back(node3);

    // 测试
    cout << hasPath(node1, node4) << endl; // 0
    cout << hasPath(node2, node3) << endl; // 1

    return 0;
}

在代码中，我们首先定义了一个图节点结构体 `GraphNode`，包含一个 `val` 成员表示节点值和一个 `neighbors` 数组表示节点的邻居节点。然后，我们分别实现了深度优先搜索算法和广度优先搜索算法，其中参数 `start` 表示搜索的起始节点，参数 `end` 表示搜索的目标节点，参数 `visited` 表示该节点是否被访问过。

最后，我们在 `main` 函数中构建了一个有向图，并测试了两个节点之间是否存在路径。需要注意的是，在测试前需要先将 `visited` 数组初始化为 `false`。