编写具体函数实现对无向图进行DFS和BFS

好的，下面是具体的函数实现：

DFS：

def dfs(graph, start):
    visited = set() # 存储已经访问过的节点
    stack = [start] # 存储待访问的节点
    while stack:
        node = stack.pop() # 取出一个节点
        if node not in visited:
            visited.add(node) # 加入已访问集合
            print(node, end=' ')
            # 将当前节点的邻居节点加入待访问栈中
            stack.extend(set(graph[node]) - visited)

BFS：

def bfs(graph, start):
    visited = set() # 存储已经访问过的节点
    queue = [start] # 存储待访问的节点
    while queue:
        node = queue.pop(0) # 取出一个节点
        if node not in visited:
            visited.add(node) # 加入已访问集合
            print(node, end=' ')
            # 将当前节点的邻居节点加入待访问队列中
            queue.extend(set(graph[node]) - visited)

以上是 Python 语言实现的 DFS 和 BFS 算法，其中 graph 是一个字典类型的无向图表示，start 表示遍历的起点节点。这两个算法的时间复杂度都是 O(V+E)，其中 V 表示节点数量，E 表示边数量。