根据某专业所开设课程及其先修条件可得到一个有向无环图G，假设每学期开设全部课程，不限每个学期的选课门数，请编写算法根据图G计算修完该专业所有课程所需的最少学期数。给出具体伪代码

这个问题可以使用拓扑排序（Topological Sorting）的变种算法来解决，因为我们已经得到了一个有向无环图（DAG），表示各门课程之间的依赖关系。这里我们可以使用Breadth-First Search (BFS) 或者迪杰斯特拉(Dijkstra)算法来寻找最短路径，但由于这里是求解完成所有课程的最少学期数，所以只需要遍历一次即可。

以下是使用BFS的伪代码：

// 初始化变量
courses = [] // 存储所有课程
visited = [] // 标记已访问过的课程
semesters = 0 // 当前的学期数
queue = [开始课程] // 开始课程作为队列的第一个元素

while queue is not empty:
    semester_courses = [] // 当前学期需要学习的课程
    while queue:
        current_course = queue.pop(0) // 取出队首未完成的课程
        visited.add(current_course) // 更新已访问课程
        semester_courses.append(current_course)

        // 查看当前课程的所有后续课程，如果没有被访问过，加入到队列和下一个学期课程列表
        for neighbor in get_neighbors(current_course): // 获取相邻课程
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
    
    // 如果本学期有新课程，则增加学期数
    semesters += 1
    courses.extend(semester_courses)

// 返回所需最少学期数
return semesters

这里的`get_neighbors(course)`函数负责获取给定课程的所有后续课程。由于题目假设每个学期都包含所有课程，因此这个函数应遍历所有邻接节点。