(1)该算法的核心思想是统计图中每个顶点的度。首先创建一个度数组并全部初始化为0，然后遍历邻接矩阵来累加计算出每个顶点的度数。接着，遍历度数组，统计度为奇数的顶点的总个数。最后，根据EL路径定理，如果奇数度顶点的个数为0或2，则存在EL路径，返回1；否则，不存在，返回0。

(2)

/**
 * 判断无向图G是否存在欧拉路径
 * @param G 图的邻接矩阵表示
 * @return 存在则返回1，不存在则返回0
 */
int IsExistEL(MGraph G) {
    // 1. 定义一个数组用于存储每个顶点的度
    // G.VerticesList是char类型，这里假设顶点编号从0到numVertices-1
    // 并且MAXV是预定义的足够大的常量
    int degree[MAXV]; 

    // 2. 关键：必须将度数组的所有元素初始化为0
    for (int i = 0; i < G.numVertices; i++) {
        degree[i] = 0;
    }

    // 3. 遍历邻接矩阵，累加计算每个顶点的度
    // 对于无向图，顶点i的度等于邻接矩阵第i行（或第i列）元素之和
    for (int i = 0; i < G.numVertices; i++) {
        for (int j = 0; j < G.numVertices; j++) {
            if (G.Edge[i][j] == 1) {
                degree[i]++; // 每发现一条边，对应顶点的度加1
            }
        }
    }

    // 4. 统计度为奇数的顶点的个数
    int oddCount = 0; // 用于计数的变量
    for (int i = 0; i < G.numVertices; i++) {
        if (degree[i] % 2 != 0) { // 判断度是否为奇数
            oddCount++;
        }
    }

...