有向图邻接矩阵的核心算法

有向图邻接矩阵的核心算法是深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这两种算法都是用来遍历图的，DFS是一种递归的算法，它从图的某个顶点开始遍历，沿着一条路径遍历到底，然后回溯到上一个顶点，再沿着另一条路径遍历，直到所有的顶点都被访问过为止。BFS则是从图的某个顶点开始遍历，先访问它的所有邻居节点，然后再依次访问邻居节点的邻居节点，直到所有的顶点都被访问过为止。

下面是一个使用邻接矩阵实现DFS和BFS的Python代码示例：

# 邻接矩阵实现DFS
def dfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合记录已经访问过的节点
    stack = [start]  # 用栈来实现DFS
    while stack:
        vertex = stack.pop()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            stack.extend(set(range(len(graph))) - visited - set([vertex]))
    return visited

# 邻接矩阵实现BFS
def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合记录已经访问过的节点
    queue = [start]  # 用队列来实现BFS
    while queue:
        vertex = queue.pop(0)
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            queue.extend(set(range(len(graph))) - visited - set([vertex]))
    return visited