试分别基于图的深度优先搜索策略，和广度优先策略写一算法，判别以邻接表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不等于j），注意，算法中涉及的图的基本操作必须在此数据结构上实现，分别给出完整c语言伪代码

以下是基于图的深度优先搜索策略的伪代码：

// 判断从顶点vi到顶点vj是否存在路径
bool dfs(Graph* graph, int vi, int vj, bool visited[]) {
    visited[vi] = true; // 标记当前节点已访问
    if (vi == vj) return true; // 如果到达目标节点，则返回true
    AdjNode* curr = graph->adjList[vi].head; // 获取当前节点的邻居节点
    while (curr != NULL) {
        if (!visited[curr->dest]) { // 如果邻居节点未访问
            if (dfs(graph, curr->dest, vj, visited)) // 递归查找目标节点
                return true; // 如果找到路径，则返回true
        }
        curr = curr->next; // 继续访问下一个邻居节点
    }
    return false; // 没有找到路径，返回false
}

// 判断从顶点vi到顶点vj是否存在路径
bool hasPath(Graph* graph, int vi, int vj) {
    bool visited[graph->V]; // 定义节点访问标记数组
    for (int i = 0; i < graph->V; i++)
        visited[i] = false; // 初始化所有节点为未访问状态
    return dfs(graph, vi, vj, visited); // 开始深度优先搜索
}

以下是基于图的广度优先搜索策略的伪代码：

// 判断从顶点vi到顶点vj是否存在路径
bool bfs(Graph* graph, int vi, int vj) {
    bool visited[graph->V]; // 定义节点访问标记数组
    for (int i = 0; i < graph->V; i++)
        visited[i] = false; // 初始化所有节点为未访问状态
    queue<int> q; // 定义队列，存储待访问节点
    visited[vi] = true; // 标记当前节点已访问
    q.push(vi); // 将当前节点加入队列
    while (!q.empty()) {
        int curr = q.front(); // 获取队列首节点
        q.pop(); // 弹出队列首节点
        if (curr == vj) return true; // 如果到达目标节点，则返回true
        AdjNode* node = graph->adjList[curr].head; // 获取当前节点的邻居节点
        while (node != NULL) {
            if (!visited[node->dest]) { // 如果邻居节点未访问
                visited[node->dest] = true; // 标记邻居节点已访问
                q.push(node->dest); // 将邻居节点加入队列
            }
            node = node->next; // 继续访问下一个邻居节点
        }
    }
    return false; // 没有找到路径，返回false
}

// 判断从顶点vi到顶点vj是否存在路径
bool hasPath(Graph* graph, int vi, int vj) {
    return bfs(graph, vi, vj); // 开始广度优先搜索
}