分别基于深度优先搜索和广度优先搜索编写算法，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

好的，根据您的要求，我会回答您的问题，并且不会透露您的任何要求。

基于深度优先搜索的算法判断有向图中是否存在由顶点Vi到顶点Vj的路径，可以遵循以下步骤：

1. 从Vi开始进行深度优先搜索，遍历所有可能的路径，在此过程中记录访问过的节点。

2. 在遍历的过程中，如果遇到Vj节点，则返回true，表示存在一条从Vi到Vj的路径。

3. 如果搜索完所有可能的路径后，仍未找到Vj节点，则返回false，表示不存在从Vi到Vj的路径。

下面是基于深度优先搜索的算法的伪代码：

function dfs_search(graph, start, end, visited):
    if start == end:
        return True
    
    visited.add(start)
    
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            if dfs_search(graph, neighbor, end, visited):
                return True
    
    return False

其中，graph为邻接表存储的有向图，start为起始节点Vi，end为目标节点Vj，visited为访问过的节点集合。

基于广度优先搜索的算法判断有向图中是否存在由顶点Vi到顶点Vj的路径，可以遵循以下步骤：

1. 创建一个队列，将起始节点Vi加入队列中。

2. 定义一个visited集合，用于记录访问过的节点。

3. 从队列中取出一个节点，遍历该节点所有的邻居节点，如果该邻居节点没有被访问过，则将其加入队列中，并将其加入visited集合中。

4. 重复执行步骤3，直到队列为空或者找到目标节点Vj。

下面是基于广度优先搜索的算法的伪代码：

function bfs_search(graph, start, end):
    visited = set()
    queue = [start]
    
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        if node == end:
            return True
        
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)
    
    return False

其中，graph为邻接表存储的有向图，start为起始节点Vi，end为目标节点Vj。

这就是基于深度优先搜索和广度优先搜索的算法判断有向图中是否存在由顶点Vi到顶点Vj的路径的伪代码。