当处于第一个路口时，出口编号为1-n。密密被困在一个迷宫里，迷宫有n个路口，出口编号为m。先给出每个路口通向何处，问密密能否逃出迷宫。

这个问题可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决。以下是DFS算法的实现思路：

首先，我们需要建立一个大小为n的邻接矩阵graph，用于保存每个节点的出度信息。graph[i][j]表示从节点i到节点j是否有连边。如果graph[i][j]=1，则表示节点i可以到达节点j。

然后，我们从起点开始进行DFS搜索。定义一个visited数组，用于保存每个节点是否已经被遍历。visited[i]取值为0或1，表示节点i是否已经被遍历。在DFS搜索中，我们从当前节点开始，遍历它能够到达的所有节点，如果遍历到终点m，则返回true，否则继续DFS搜索。

具体实现可以参考以下代码：

def DFS(graph, visited, cur, target):
    # 如果当前节点已经被访问过，则直接返回False
    if visited[cur]:
        return False
    
    # 如果当前节点是终点，则返回True
    if cur == target:
        return True
    
    # 标记当前节点已经被访问
    visited[cur] = 1
    
    # 遍历当前节点能够到达的所有节点
    for i in range(len(graph)):
        if graph[cur][i] == 1:
            if DFS(graph, visited, i, target):
                return True
    
    # 如果当前节点无法到达终点，则返回False
    return False

n = 6
m = 5
graph = [[0, 1, 1, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 1, 0, 0],
         [0, 1, 0, 1, 1, 0],
         [0, 0, 0, 0, 1, 1],
         [0, 0, 0, 0, 0, 1],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0]]
visited = [0] * n

if DFS(graph, visited, 0, m-1):
    print("可以逃出迷宫！")
else:
    print("无法逃出迷宫！")

输出结果为：

可以逃出迷宫！

这个算法的时间复杂度为O(n^2)，因为我们需要遍历所有的节点和边。如果使用BFS算法来解决这个问题，时间复杂度为O(n+m)，其中n是节点数，m是边数。