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（1）算法的基本设计思想
要判定有向图是否存在唯一拓扑序列，核心思路基于拓扑排序的核心逻辑（Kahn 算法） ，关键在于监控拓扑排序过程中入度为 0 的顶点数量：
拓扑排序的核心原理：拓扑排序要求每次选择入度为 0 的顶点加入序列，删除该顶点及所有出边（对应减少邻接顶点的入度），重复此过程直到所有顶点加入序列（无环）或无入度为 0 的顶点（有环）。
唯一性判定关键：若拓扑排序的每一步都恰好只有 1 个入度为 0 的顶点，则拓扑序列唯一；若存在某一步有 2 个及以上入度为 0 的顶点，说明后续可选路径不唯一，拓扑序列不唯一；若图有环（无法生成包含所有顶点的拓扑序列），则直接返回 0（无有效拓扑序列，更无唯一序列）。
具体步骤设计：
步骤 1：计算所有顶点的入度，存储在入度数组中。
步骤 2：使用队列（或栈）存储初始入度为 0 的顶点，检查初始入度为 0 的顶点数：若为 0（有环）返回 0；若≥2（初始就有多个选择）返回 0。
步骤 3：执行拓扑排序，每次从队列中取出 1 个顶点（因步骤 2 保证初始队列只有 1 个），遍历其所有邻接顶点，减少对应顶点的入度。
步骤 4：每次减少邻接顶点入度后，检查新产生的入度为 0 的顶点数：若≥2，说明当前步骤有多个选择，拓扑序列不唯一，返回 0。
步骤 5：统计拓扑排序中加入序列的顶点数，若不等于总顶点数（有环）返回 0；否则（所有步骤均只有 1 个入度为 0 的顶点）返回 1。

2）：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MAXV 100  // 假设MAXV为100，可根据实际定义调整

typedef struct {
    int numVertices, numEdges;
    char verticesList[MAXV];
    int Edge[MAXV][MAXV];
} MGraph;

// 判定图G是否存在唯一拓扑序列，是返回1，否则返回0
int uniquely(MGraph G) {
    int inDegree[MAXV];  // 存储...