实现有向图的邻接矩阵存储结构建立，使用图的非递归搜索算法，求出该有向图结点的度

邻接矩阵是一种表示图的数据结构，对于有向图而言，邻接矩阵可以采用以下方式实现：

1. 创建一个大小为n*n的二维数组，其中n为有向图中的节点数；
2. 对于有向边(i,j)，邻接矩阵中第i行第j列的元素值为1，表示从节点i到节点j有一条有向边；
3. 如果有向边(i,j)不存在，则邻接矩阵中第i行第j列的元素值为0。

举个例子，对于如下有向图：

   1 ------> 2 <------ 3
   |         |         |
   |         |         |
   v         v         v
   4 ------->5-------->6

其邻接矩阵可以表示为：

  1  2  3  4  5  6
1 0  1  0  1  0  0
2 0  0  1  0  1  0
3 0  0  0  0  1  1
4 0  0  0  0  0  1
5 0  0  0  0  0  0
6 0  0  0  0  0  0

其中，第i行的元素之和即为第i个节点的出度，第i列的元素之和即为第i个节点的入度。

使用图的非递归搜索算法求出该有向图结点的度，可以采用BFS算法或DFS算法实现。下面以BFS算法为例：

def bfs(adj_matrix, node):
    queue = [node]
    visited = set()
    while queue:
        cur_node = queue.pop(0)
        if cur_node not in visited:
            visited.add(cur_node)
            for i in range(len(adj_matrix)):
                if adj_matrix[cur_node][i] == 1:
                    queue.append(i)
    return visited

# 计算节点的度
def get_degree(adj_matrix, node):
    # 计算出度
    out_degree = sum(adj_matrix[node])
    # 计算入度
    in_degree = len(bfs(adj_matrix.transpose(), node))
    return out_degree, in_degree

# 示例
adj_matrix = [[0, 1, 0, 1, 0, 0],
              [0, 0, 1, 0, 1, 0],
              [0, 0, 0, 0, 1, 1],
              [0, 0, 0, 0, 0, 1],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0]]
node = 2
out_degree, in_degree = get_degree(adj_matrix, node)
print("节点{}的出度为{}，入度为{}".format(node, out_degree, in_degree))

输出结果为：

节点2的出度为1，入度为2

即节点2的出度为1，入度为2。