图的遍历算法的设计与实现

图的遍历算法有两种：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

深度优先搜索（DFS）：
从图的某个顶点开始，沿着一条路径一直走到不能走为止，然后回溯到上一个顶点，再继续走其他路径，直到所有的顶点都被访问过。

实现思路：
1. 从起始顶点开始遍历，标记起始顶点为“已访问”。
2. 遍历起始顶点的邻接点，如果邻接点未被访问，递归访问邻接点。
3. 重复步骤2，直到所有顶点都被访问。

代码实现（C++）：

void DFS(int v, bool visited[]) {
    visited[v] = true;
    cout << v << " ";

    for (auto i = adj[v].begin(); i != adj[v].end(); ++i) {
        if (!visited[*i])
            DFS(*i, visited);
    }
}

广度优先搜索（BFS）：
从图的某个顶点开始，先访问该顶点，然后访问该顶点的所有邻接点，再依次访问邻接点的邻接点，直到所有顶点都被访问过。

实现思路：
1. 从起始顶点开始遍历，将起始顶点加入队列，并标记为“已访问”。
2. 从队列中取出一个顶点，遍历该顶点的邻接点，如果邻接点未被访问，将其加入队列，并标记为“已访问”。
3. 重复步骤2，直到队列为空。

代码实现（C++）：

void BFS(int s) {
    bool visited[V] = {false};
    queue<int> q;
    visited[s] = true;
    q.push(s);

    while (!q.empty()) {
        int v = q.front();
        cout << v << " ";
        q.pop();

        for (auto i = adj[v].begin(); i != adj[v].end(); ++i) {
            if (!visited[*i]) {
                visited[*i] = true;
                q.push(*i);
            }
        }
    }
}

其中，adj[] 表示邻接表，V 表示图的顶点数。