试基于图的深度优先搜索策略写一算法，判别以邻接矩阵方式存储的有向图中是否存在由顶点vi到顶点vj的路径(i≠j)。实现。

基于邻接矩阵的有向图深度优先搜索（DFS）遍历可以用来判断从顶点`i`是否可达顶点`j`。以下是一个简单的Python算法：

def has_path(graph, vi, vj):  # graph: 邻接矩阵表示的有向图，vi, vj: 起始和目标顶点
    if vi == vj:  # 如果起点等于终点，直接返回True
        return True

    visited = [False] * len(graph)  # 记录已访问过的节点
    stack = [vi]  # 初始化栈，将起始点放入

    while stack:  # 当栈非空时，继续搜索
        vertex = stack.pop()  # 取出栈顶元素
        if visited[vertex]:  # 如果已经访问过这个节点，跳过
            continue
        
        visited[vertex] = True  # 标记为已访问
        for neighbor in range(len(graph[vertex])):  # 遍历邻居
            if not visited[neighbor] and graph[vertex][neighbor]:  # 如果邻居未访问且有边相连
                stack.append(neighbor)  # 将邻居加入栈
                if neighbor == vj:  # 如果找到目标节点，返回True
                    return True
    
    return False  # 搜索结束后，如果没有到达vj，返回False，表示无路径

# 使用示例
graph = [
    [0, 1, 1],
    [0, 0, 1],
    [0, 0, 0]
]  # 这是一个有向图的邻接矩阵，其中vi=0, vj=2
has_path_to_vj = has_path(graph, 0, 2)