设g＝(v, e)是有向图，请给出算法，判断g中是否有回路，并要求算法的复杂性为o(n+e)，其中n = | v |，e = | e |。

可以使用深度优先搜索（DFS）来判断有向图中是否存在回路。具体步骤如下：

1. 对于每个节点v，设置三种状态：未访问（0）、正在访问（1）、已访问（2）。

2. 从任意一个未访问的节点开始，进行DFS遍历。

3. 在DFS遍历的过程中，对于每个节点v，先将其状态设置为正在访问（1），然后遍历v的所有出边，对于每个出边(v, w)，如果w的状态为正在访问（1），则说明存在回路；如果w的状态为未访问（0），则继续对w进行DFS遍历；如果w的状态为已访问（2），则说明w已经被遍历过，不需要再次遍历。

4. 当DFS遍历完成后，如果没有找到回路，则说明该有向图中不存在回路。

5. 为了保证算法的复杂性为O(n+e)，需要使用邻接表来存储有向图，遍历每个节点的出边时，只需要遍历其邻接表中的元素即可，时间复杂度为O(e)。同时，需要使用一个数组来记录每个节点的状态，时间复杂度为O(n)。因此，整个算法的时间复杂度为O(n+e)。

代码实现如下：

bool hasCycle(vector<vector<int>>& graph, vector<int>& visited, int node) {
if (visited[node] == 1) return true; // 如果当前节点正在访问，则说明存在回路
if (visited[node] == 2) return false; // 如果当前节点已经访问过，则说明不存在回路
visited[node] = 1; // 将当前节点状态设置为正在访问
for (int i = 0; i < graph[node].size(); i++) {
if (hasCycle(graph, visited, graph[node][i])) return true; // 遍历当前节点的所有出边
}
visited[node] = 2; // 将当前节点状态设置为已访问
return false;
}

bool hasCycle(vector<vector<int>>& graph) {
int n = graph.size();
vector<int> visited(n, 0); // 初始化所有节点状态为未访问
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (visited[i] == 0 && hasCycle(graph, visited, i)) return true; // 对于每个未访问的节点，进行DFS遍历
}
return false;
}