c++以邻接表作为存储结构建立一个无向图,按深度优先遍历该无向图，输出遍历序列； 按广度优先遍历该无向图，输出遍历序列

在C++中，我们通常使用邻接列表（Adjacency List）作为无向图的数据结构，因为它对于表示稀疏图（边的数量远小于顶点数量的平方）更高效。这里是一个简单的示例，我们将分别讲解如何使用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）遍历这样的无向图：

**深度优先遍历（DFS）**：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// 定义图的节点
struct Node {
    int id;
    vector<int> adj; // 邻接列表
};

void dfs(Node* node, vector<bool>& visited) {
    visited[node->id] = true;
    cout << node->id << " "; // 输出当前节点
    for (int neighbor : node->adj) {
        if (!visited[neighbor]) {
            dfs(&nodes[neighbor], visited); // 递归访问未访问过的邻居
        }
    }
}

// 主函数
void traverseGraphDFS(vector<Node>& nodes) {
    int n = nodes.size();
    vector<bool> visited(n, false);
    for (Node& node : nodes) {
        if (!visited[node.id]) {
            dfs(&node, visited);
            cout << endl; // 每次遍历完一层，换行
        }
    }
}

int main() {
    // 初始化节点和邻接列表
    // ...

    // 调用DFS遍历并输出结果
    traverseGraphDFS(nodes);
    return 0;
}

**广度优先遍历（BFS）**：

#include <queue>
using namespace std;

void bfs(Node* root, vector<bool>& visited) {
    queue<int> q;
    q.push(root->id);
    visited[root->id] = true;
    while (!q.empty()) {
        int current = q.front(); // 取出队首元素
        cout << current << " "; // 输出当前节点
        q.pop();

        for (int neighbor : nodes[current].adj) { // 遍历邻居
            if (!visited[neighbor]) {
                q.push(neighbor);
                visited[neighbor] = true;
            }
        }
    }
}

void traverseGraphBFS(vector<Node>& nodes) {
    int n = nodes.size();
    vector<bool> visited(n, false);
    bfs(&nodes[0], visited); // 从第一个节点开始

    cout << endl; // 结束时换行
}

int main() {
    // 初始化节点和邻接列表
    // ...

    // 调用BFS遍历并输出结果
    traverseGraphBFS(nodes);
    return 0;
}

请记住，你需要根据实际的节点数组`nodes`替换上述代码中的初始化部分，并处理好每个节点的连接。这两个函数会分别按照深度优先和广度优先的方式遍历并打印节点。