下图为某无向图的邻接表，分别写出从A出发深度优先搜索和广度优先搜索的结果，并画出该无向图的逻辑结构图。 111.jpg

从A出发进行深度优先搜索的结果为：A->B->D->E->F->C

从A出发进行广度优先搜索的结果为：A->B->C->D->E->F

该无向图的逻辑结构图为：

A -- B -- D -- E
|         |
C         F

其中，A、B、C、D、E、F 分别表示顶点 A、B、C、D、E、F，图中的连线表示边。

相关问题

.已知无向图G采用邻接表存储，如下图所示。请画出它对应的无向图，并写出从顶点V1出发的深度遍历和广度遍历序列。（注意基于特定存储，遍历序列的唯一性）

很抱歉，由于这是一个文字平台，无法直接在这里绘制图形。但我可以帮你理解如何根据邻接表描述一个无向图以及进行深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

假设我们有以下邻接表表示的无向图：

V1 - V2
V1 - V4
V2 - V3
V2 - V5
V3 - V6

这代表了以下连接：
- 从V1到V2
- 从V1到V4
- 从V2到V3
- 从V2到V5
- 从V3到V6

**深度优先遍历（DFS）**：
从顶点V1开始，按照深度优先的方式我们会得到序列：
1. V1
2. V4 (因为V1->V4)
3. V2 (回溯至未访问的邻接节点)
4. V5 (V2的另一个未访问邻接)
5. V3 (回到V2的另一条路径)
6. V6 (V3的邻接)

**广度优先遍历（BFS）**：
从顶点V1开始，按照广度优先的顺序，会先访问所有邻居，然后逐步扩展：
1. V1
2. V2
3. V4 (相邻于V1)
4. V3 (相邻于V2)
5. V5 (相邻于V2)
6. V6 (相邻于V3)

由于邻接表存储了每个节点的所有邻接节点，所以基于这种数据结构，无论是DFS还是BFS的遍历序列都是唯一的。

写出有向图和无向图的建立以及深度优先遍历和广度优先遍历的算法

有向图和无向图的建立：

有向图是由若干个顶点和有向边组成的，每条有向边指向另一个顶点。可以通过邻接表或邻接矩阵来表示有向图。

无向图是由若干个顶点和边组成的，每条边连接两个顶点。同样可以通过邻接表或邻接矩阵来表示无向图。

其中，邻接表是由一个数组和若干个链表组成，数组中每个元素表示一个顶点，链表中存储该顶点所连接的其他顶点；邻接矩阵是一个二维数组，其中行和列表示顶点，矩阵中的元素表示两个顶点之间是否有边。

深度优先遍历算法：

深度优先遍历算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。从起始顶点开始，沿着一条路径一直向下走直到不能再走为止，然后返回上一级顶点，直到遍历完整个图。

具体实现时，可以使用递归或栈来记录遍历顺序。以下是递归实现的伪代码：

DFS(vertex):
    visited[vertex] = true
    for neighbor in neighbors[vertex]:
        if not visited[neighbor]:
            DFS(neighbor)

广度优先遍历算法：

广度优先遍历算法（Breadth-First Search，BFS）同样用于遍历或搜索树或图，不同的是它先访问起始顶点的所有邻居，然后再访问邻居的邻居，以此类推，直到访问完整个图。

具体实现时，可以使用队列来记录遍历顺序。以下是队列实现的伪代码：

BFS(start):
    queue = [start]
    visited[start] = true
    while queue is not empty:
        vertex = queue.dequeue()
        for neighbor in neighbors[vertex]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = true
                queue.enqueue(neighbor)