假设不带权有向图采用邻接表 G 存储，设计实现以下功能的算法： (1）求出图中每个顶点的入度。 (2）求出图中每个顶点的出度。 (3）求出图中出度为0的顶点数。

对于无权有向图的邻接表存储结构，我们可以设计如下的算法来实现这些功能：

(1) 求出图中每个顶点的入度：
- 对于每一个顶点 v，遍历其邻接表，每遇到一条指向 v 的边，就将对应的源节点的入度加一。因为邻接表通常是键值对的形式，键代表目标顶点，值是一个列表，包含了所有指向这个目标的边。所以可以在遍历时累加每个边的源节点的入度计数。

def in_degree(G, vertex):
    count = 0
    for neighbor in G[vertex]:
        count += 1
    return count

# 遍历所有顶点计算入度
in_degrees = {v: in_degree(G, v) for v in G}

(2) 求出图中每个顶点的出度：
- 类似地，遍历每个顶点的邻接表，但是这次统计的是有多少条边从该顶点出发。

def out_degree(G, vertex):
    count = len(G[vertex])  # 由于邻接表每个元素对应一条边
    return count

out_degrees = {v: out_degree(G, v) for v in G}

(3) 求出图中出度为0的顶点数：
- 只需遍历 `out_degrees` 字典，统计出度为 0 的顶点即可。

isolated_vertices = [v for v, degree in out_degrees.items() if degree == 0]
number_of_isolated = len(isolated_vertices)