给定一个图，设计一个程序，从键盘输入数据建立图的邻接表存储，从该图的某一顶点开始进行深度优先遍历和广度优先遍历。

好的，这是一个比较复杂的问题，我会尽力回答。首先，我们需要明确图的基本概念。

图是由节点（也称为顶点）和边组成的数据结构，通常用 G = (V, E) 表示，其中 V 表示节点的集合，E 表示边的集合。如果边是有向的，那么我们称之为有向图；如果边是无向的，那么我们称之为无向图。

邻接表是一种常见的图的存储方式，它将每个节点的所有邻居节点存储在一个链表中。对于无向图，邻接表中只需存储一条边就可以了；对于有向图，邻接表需要存储两条边，一条表示出边，一条表示入边。

接下来，我们可以按照以下步骤实现你所需的程序：

1. 定义节点类和边类。节点类中需要包含节点的名称和邻居节点列表，边类中需要包含起点和终点节点。

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

class Edge:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

2. 从键盘输入数据建立图的邻接表存储。我们可以定义一个函数，依次读入每个节点和它的邻居节点，并将它们加入邻接表中。

def build_graph():
    graph = {}
    n = int(input("Enter the number of nodes: "))
    for i in range(n):
        name = input("Enter the name of node {}: ".format(i+1))
        node = Node(name)
        graph[name] = node

    m = int(input("Enter the number of edges: "))
    for i in range(m):
        start_name = input("Enter the start node of edge {}: ".format(i+1))
        end_name = input("Enter the end node of edge {}: ".format(i+1))
        start_node = graph[start_name]
        end_node = graph[end_name]
        edge = Edge(start_node, end_node)
        start_node.neighbors.append(end_node)
        # 如果是无向图，需要加上下面这行代码
        # end_node.neighbors.append(start_node)

    return graph

3. 进行深度优先遍历。深度优先遍历是一种递归算法，它从起点节点开始，依次遍历它的所有邻居节点，直到遍历完整个图。为了防止死循环，我们需要使用一个 visited 集合来记录已经遍历过的节点。

def dfs(node, visited):
    visited.add(node)
    print(node.name)
    for neighbor in node.neighbors:
        if neighbor not in visited:
            dfs(neighbor, visited)

def dfs_traversal(graph):
    visited = set()
    for name, node in graph.items():
        if node not in visited:
            dfs(node, visited)

4. 进行广度优先遍历。广度优先遍历是一种迭代算法，它从起点节点开始，依次遍历它的所有邻居节点，然后再遍历它们的邻居节点，以此类推。为了实现这个算法，我们需要使用一个队列来保存待遍历的节点。

from collections import deque

def bfs_traversal(graph):
    visited = set()
    queue = deque()

    for name, node in graph.items():
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            queue.append(node)

            while queue:
                curr_node = queue.popleft()
                print(curr_node.name)

                for neighbor in curr_node.neighbors:
                    if neighbor not in visited:
                        visited.add(neighbor)
                        queue.append(neighbor)

这样，我们就完成了从键盘输入数据建立图的邻接表存储，并进行深度优先遍历和广度优先遍历的程序。