试基于图的深度优先搜索策略写一算法，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≠j）。试基于图的广度优先搜索策略写一算法

好的，我会根据您的要求进行回答。首先是基于图的深度优先搜索策略的算法：

# 定义一个图类
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices
        self.adjacency_list = [[] for _ in range(vertices)]
        self.visited = [False] * vertices
 
    def add_edge(self, u, v):
        self.adjacency_list[u].append(v)
 
    def dfs(self, start, end):
        # 将起始节点标记为已访问
        self.visited[start] = True
        # 遍历起始节点的邻居节点
        for i in self.adjacency_list[start]:
            # 如果邻居节点没有被访问，则继续递归访问
            if not self.visited[i]:
                self.dfs(i, end)
        # 如果终止节点被访问到了，说明存在路径
        if self.visited[end]:
            return True
        # 如果终止节点没有被访问到，说明不存在路径
        return False

然后是基于图的广度优先搜索策略的算法：

# 定义一个图类
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices
        self.adjacency_list = [[] for _ in range(vertices)]
 
    def add_edge(self, u, v):
        self.adjacency_list[u].append(v)
 
    def bfs(self, start, end):
        # 创建一个队列，并将起始节点加入队列中
        queue = [start]
        # 创建一个 visited 列表，用于记录哪些节点已被访问
        visited = [False] * self.vertices
        visited[start] = True
 
        while queue:
            # 从队列中取出一个节点
            node = queue.pop(0)
            # 遍历该节点的邻居节点
            for i in self.adjacency_list[node]:
                # 如果邻居节点没有被访问，则将邻居节点加入队列中，并将其标记为已访问
                if not visited[i]:
                    queue.append(i)
                    visited[i] = True
                    # 如果找到了终止节点，说明存在路径
                    if i == end:
                        return True
        # 如果遍历完整个图都没有找到终止节点，说明不存在路径
        return False

希望这些代码能够帮助到您！