答案解析

（1）初始化：首先，我们需要一个数组来存储每个顶点的入度。我们遍历邻接矩阵，计算每个顶点的入度
初始一个计数器作为变量用于记录有多少个入度为0的节点
遍历每个节点：首先计算每个顶点的入度，然后在每次迭代中找在并移除入度为0的顶点。如果在任何时刻存在多个入度为0的顶点。那么就返回0。表示存在多个有效的拓扑序列。如果成功完成了拓扑排序，那么就返回1，表示存在唯一的拓扑序列。

（2）

int uniquely(MGraph G){
    int inDegree[MAXV]={0};
    // 计算每个顶点的入度
    for(int =0; i<G.numVertices; i++) {
        for(int j=0; j<G.numVertices; j++) {
            if(G.Edge[i][j] != 0)
                inDegree[i]++;
        }
    }
    // 对每个顶点进行处理
    for(int =0; i<G.numVertices; i++) {
        int zeroInDegreeCount = 0; // 入度为0的顶点数量
        int zeroInDegreeIndex = -1; // 入度为0的顶点索引
        // 找到入度为0的顶点
        for(int j=0; j<G.numVertices; j++) {
            if(inDegree[j] == 0) {
                zeroInDegreeCount++;
                zeroInDegreeIndex = j;
            }
        }
        // 如果存在多个入度为0的顶点，则返回0
        if(zeroInDegreeCount > 1) {
            return 0;
        }
        // 如果没有找到入度为0的顶点，则返回0
        if(zeroInDegreeCount == 0) {
            return 0;
        }
        // 将找到的入度为0的顶点从图中移除
        inDegree[zeroInDegreeIndex] = -1;
        for(int j=0; j<G.numVertices; j++) {
            if(G.Edge[zeroInDegreeIndex][j] == 1) {
                inDegree[j]--;
            }
        }
    }
    // 如果成功完成了拓扑排序，则返回1
    return 1;
}