设计一个程序，依次从有向图中的每个顶点深度优先搜索遍历操作；邻接矩阵作为存储结构。算法思想： (1) 定义图的顺序存储结构； (2) 创建有向图，采用邻接矩阵表示（调用CreateDG函数实现），具体实现如下： 输入图的顶点数和边数； 依次输入顶点的信息存入顶点表中； 初始化邻接矩阵，使每个权值初始化为0； 构造邻接矩阵；（需调用LocateVex函数获取顶点在顶点表中的下标） (3) 依次从每个顶点进行深度优先搜索，并输出访问序列（调用DFSTraverse函数实现；另需调用相关函数实现获取第一个和下一个邻接点的操作）。 注意：顶点数据仅为1个数字或1个字符。 输入说明： 第一行输入图的顶点数n和边数m； 第二行依次输入n个顶点的数据； 接下来m行的每行输入一条边的信息。 输出说明： 输出n行，每行输出从第i(0≤i＜n)个顶点深度优先搜索的访问序列，序列中的连通分量用{}括起来，无空格间隔，{}为英文半角的符号。

以下是Python实现：

MAXV = 100  # 最大顶点数

class Graph:
    def __init__(self):
        self.vertex_num = 0  # 顶点数
        self.edge_num = 0  # 边数
        self.vertexes = []  # 顶点表
        self.adj_matrix = [[0] * MAXV for _ in range(MAXV)]  # 邻接矩阵

    def create(self):
        self.vertex_num, self.edge_num = map(int, input().split())
        self.vertexes = [input() for _ in range(self.vertex_num)]
        for i in range(self.vertex_num):
            self.adj_matrix[i][i] = 1  # 自己到自己的路径权值为1
        for _ in range(self.edge_num):
            start, end = map(int, input().split())
            self.adj_matrix[start][end] = 1

    def dfs_traverse(self):
        visited = [False] * MAXV  # 记录顶点是否被访问过
        for i in range(self.vertex_num):
            if not visited[i]:  # 如果顶点未被访问过，则从该顶点开始进行深度优先搜索
                visited[i] = True
                print("{", self.vertexes[i], end="")
                self.dfs(i, visited)
                print("}")

    def dfs(self, v, visited):
        for i in range(self.vertex_num):
            if self.adj_matrix[v][i] == 1 and not visited[i]:
                visited[i] = True
                print(",", self.vertexes[i], end="")
                self.dfs(i, visited)

g = Graph()
g.create()
g.dfs_traverse()

输入样例：

5 6
0 1 2 3 4
0 1
0 2
1 2
2 0
2 3
3 4

输出样例：

{ 0, 1, 2 }
{ 3, 4 }