Python中假设有向图采用邻接表表示，设计一个算法判断有向图中是否存在回路的代码和主程序

可以使用深度优先遍历（DFS）来判断有向图中是否存在回路。具体的实现步骤如下：

1. 创建一个visited数组，记录每个节点是否已经被访问过。
2. 从每个未被访问过的节点开始进行DFS遍历。
3. 在DFS遍历过程中，对于每个节点，将visited数组中对应位置标记为True，并遍历它的所有邻居节点。
4. 如果在遍历邻居节点时，发现某个邻居节点已经被访问过（visited为True），则说明存在回路，直接返回True。
5. 如果遍历完所有邻居节点都没有发现回路，则将该节点标记为已经访问过，并返回False。

下面是Python的代码实现：

def has_cycle(node, graph, visited):
    visited[node] = True
    for neighbor in graph[node]:
        if visited[neighbor]:
            return True
        elif has_cycle(neighbor, graph, visited):
            return True
    visited[node] = False
    return False

def has_cycle_in_graph(graph):
    visited = [False] * len(graph)
    for node in range(len(graph)):
        if not visited[node]:
            if has_cycle(node, graph, visited):
                return True
    return False

其中，参数graph是邻接表表示的有向图，visited是一个长度为节点数的数组，用来记录每个节点是否已经被访问过。函数has_cycle用来判断从某个节点开始是否存在回路，如果存在回路则返回True，否则返回False。函数has_cycle_in_graph则遍历每个未被访问过的节点，如果存在回路则返回True，否则返回False。

下面是一个使用示例：

graph = {
    0: [1],
    1: [2],
    2: [3],
    3: [1],
    4: [3],
}
has_cycle_in_graph(graph)  # True

这个例子中，节点1、2、3形成了一个回路，因此该有向图存在回路。