将非定向图转化为有向图的算法可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来实现。以下是一种使用深度优先搜索的算法示例：

1. 创建一个有向图的数据结构，包括节点和边的列表。
2. 初始化一个空的有向图。
3. 对于非定向图的每个节点，遍历其相邻节点：
   • 如果相邻节点在有向图中不存在，将其添加到有向图中。
   • 如果有向图中不存在从当前节点到相邻节点的边，将该边添加到有向图的边列表中。
   • 如果有向图中不存在从相邻节点到当前节点的边，将该边添加到有向图的边列表中。
4. 返回生成的有向图。

下面是使用Python编写的示例代码：

class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.neighbors = []

class DirectedGraph:
    def __init__(self):
        self.nodes = []
        self.edges = []

    def add_node(self, node):
        self.nodes.append(node)

    def add_edge(self, from_node, to_node):
        self.edges.append((from_node, to_node))

def convert_to_directed_graph(graph):
    directed_graph = DirectedGraph()

    for node in graph:
        directed_node = Node(node.name)
        directed_graph.add_node(directed_node)

    for node in graph:
        for neighbor in node.neighbors:
            from_node = next((n for n in directed_graph.nodes if n.name == node.name), None)
            to_node = next((n for n in directed_graph.nodes if n.name == neighbor.name), None)

            if to_node not in from_node.neighbors:
                directed_graph.add_edge(from_node, to_node)

            if from_node not in to_node.neighbors:
                directed_graph.add_edge(to_node, from_node)

    return directed_graph

这个算法使用了两个类，Node表示图中的节点，DirectedGraph表示有向图。convert_to_directed_graph函数将非定向图转化为有向图。