在不使用PDP包的情况下，您可以手动创建一个偏依赖图来解决问题。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 首先，创建一个空的偏依赖图对象：

class DependencyGraph:
    def __init__(self):
        self.dependencies = {}

2. 接下来，创建一个方法来添加依赖关系。该方法接受两个参数：被依赖项和依赖项。

    def add_dependency(self, item, dependency):
        if item in self.dependencies:
            self.dependencies[item].append(dependency)
        else:
            self.dependencies[item] = [dependency]

3. 然后，创建一个方法来检查是否存在循环依赖。使用深度优先搜索算法遍历图，并在遍历过程中检测是否存在环。

    def has_cycle(self, item, visited=None, stack=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        if stack is None:
            stack = set()
        visited.add(item)
        stack.add(item)
        
        if item in self.dependencies:
            for dependency in self.dependencies[item]:
                if dependency not in visited:
                    if self.has_cycle(dependency, visited, stack):
                        return True
                elif dependency in stack:
                    return True
        
        stack.remove(item)
        return False

4. 最后，创建一个方法来打印偏依赖图。

    def print_graph(self):
        for item, dependencies in self.dependencies.items():
            print(f"{item} depends on: {', '.join(dependencies)}")

下面是一个完整的示例，演示了如何使用上述代码来创建偏依赖图、添加依赖关系、检测循环依赖并打印图：

class DependencyGraph:
    def __init__(self):
        self.dependencies = {}
    
    def add_dependency(self, item, dependency):
        if item in self.dependencies:
            self.dependencies[item].append(dependency)
        else:
            self.dependencies[item] = [dependency]
    
    def has_cycle(self, item, visited=None, stack=None):
        if visited is None:
            visited = set()
        if stack is None:
            stack = set()
        visited.add(item)
        stack.add(item)
        
        if item in self.dependencies:
            for dependency in self.dependencies[item]:
                if dependency not in visited:
                    if self.has_cycle(dependency, visited, stack):
                        return True
                elif dependency in stack:
                    return True
        
        stack.remove(item)
        return False
    
    def print_graph(self):
        for item, dependencies in self.dependencies.items():
            print(f"{item} depends on: {', '.join(dependencies)}")

# 创建一个偏依赖图对象
graph = DependencyGraph()

# 添加依赖关系
graph.add_dependency('A', 'B')
graph.add_dependency('B', 'C')
graph.add_dependency('C', 'A')

# 检测是否存在循环依赖
if graph.has_cycle('A'):
    print("Graph contains cycle")
else:
    print("Graph does not contain cycle")

# 打印偏依赖图
graph.print_graph()

在上述示例中，我们首先创建了一个偏依赖图对象 graph。然后，我们使用 add_dependency 方法添加了一系列依赖关系。接下来，我们使用 has_cycle 方法检测是否存在循环依赖，如果存在则打印 "Graph contains cycle"，否则打印 "Graph does not contain cycle"。最后，我们使用 print_graph 方法打印偏依赖图。