有向图采用邻接矩阵存储，设计算法，判断其中是否存在回路

有向图采用邻接矩阵存储时，可以借助深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）或广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）来判断是否存在回路。这里我们介绍一种基于DFS的方法：

1. **DFS算法**：
- 初始化：从任意一个顶点`v`开始，将其标记为已访问（通常设为true），并将它放入栈（或递归调用堆栈）中。
- 遍历：循环处理栈顶的顶点，对于每个未访问过的邻接顶点`u`：
- 将`u`标记为已访问，并记录下当前路径。
- 如果`u`还没有被添加到当前路径中（这意味着我们可能找到了一个新的路径），继续查找其邻接节点。
- 如果`u`已经存在并且路径包含从`v`到`u`的边，那么就找到了回路，因为有向图中不可能从一个节点经过自身形成环。
- 当遍历完所有可能的路径后，如果没有发现回路，则图中不存在回路。

def hasCycle(adj_matrix):
    visited = [False] * len(adj_matrix)
    stack = []
    
    def dfs(v):
        visited[v] = True
        stack.append(v)
        
        for u in range(len(adj_matrix[v])):
            if not visited[u] and adj_matrix[v][u]:  # 如果邻接且未访问
                if dfs(u):  # 发现回路
                    return True
                elif stack[-1] == u:  # 如果当前节点已在栈中，意味着形成了环
                    return True
        stack.pop()
        return False

    for v in range(len(adj_matrix)):
        if not visited[v]:
            if dfs(v):
                return True
    return False