https://blog.csdn.net/login_sonata/article/details/78002042

解法一：深度遍历
假设图以邻接矩阵表示，一条深度遍历路线中如果有结点被第二次访问到，那么有环。我们用一个变量来标记某结点的访问状态（未访问，访问过，其后结点都被访问过），然后判断每一个结点的深度遍历路线即可。
因为采用邻接矩阵存储，一般至少需要将矩阵中元素的一半给过一下，由于矩阵元素个数为n^2， 因此时间复杂度就是O(n^2)。如果采用邻接表存储，则只存储了边结点(e条边，无向图是2e条边)，加上表头结点为n（也就是顶点个数），因此时间复杂度为O(n+e)。
解法二：拓扑排序
方法是重复寻找一个入度为0的顶点，将该顶点从图中删除（即放进一个队列里存着，这个队列的顺序就是最后的拓扑排序，具体见程序），并将该结点及其所有的出边从图中删除（即该结点指向的结点的入度减1），最终若图中全为入度为1的点，则这些点至少组成一个回路。
采用邻接矩阵存储时，遍历二维数组，求各顶点入度的时间复杂度是O(n^2)。 遍历所有结点，找出入度为0的结点的时间复杂度是O(n)。对于n个入度为0的结点，删除他们的出边的复杂度为O(n^2)。 所以总的复杂度为O(n^2)。
对于邻接表，遍历所有边，求各顶点入度的时间复杂度是O(e)，即边的个数。遍历所有结点，找出入度为0的结点的时间复杂度是O(n)，即顶点的个数。遍历所有边，删除入度为0的结点的出边的复杂度为O(e)，即边的个数。所以总的时间复杂度是O(n+e)。
Java实现如下：
https://blog.csdn.net/login_sonata/article/details/78002042