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(1)

为了判断一个有向图是否存在唯一的拓扑排序，我们可以采用Kahn算法的变种。Kahn算法是一种用于寻找有向无环图（DAG）的拓扑排序的算法。在这个问题中，我们不仅需要找到拓扑排序，还需要判断是否存在唯一的拓扑排序。

基本步骤如下：

1. 计算每个顶点的入度：遍历邻接矩阵，计算每个顶点的入度。

2. 使用队列进行拓扑排序：将所有入度为0的顶点加入队列。

3. 处理队列中的顶点：当队列非空时，从队列中取出一个顶点，将其加入拓扑排序的结果中，并更新其相邻顶点的入度。如果相邻顶点的入度变为0，则将其加入队列。

4. 判断拓扑排序的唯一性：在处理过程中，我们需要记录每个顶点是否已经被访问过。如果存在多个顶点在某一步骤中都可以被加入队列，那么拓扑排序不是唯一的。

5. 检查是否有环：如果在处理过程中，队列空了但是图中还有未被访问的顶点，那么图中存在环，拓扑排序不存在。

6. 返回结果：如果所有顶点都被访问过，并且拓扑排序是唯一的，返回1；否则返回0。
    

（2）

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>

#define MAXV 6 // 假设最大顶点数为6

// 计算图中所有顶点的入度
void calculateIndegree(const std::vector<std::vector<int>>& graph, std::vector<int>& indegree, int V) {
    for (int i = 0; i < V; ++i) {
        indegree[i] = 0;
    }
    for (int i = 0; i < V; ++i) {
        for (int j = 0; j < V; ++j) {
            if (graph[i][j] == 1) {
                indegree[j]++;
            }
        }
   ...