用图编写程序实现深度优先搜索和广度优先搜索算法

下面是 Python 代码实现深度优先搜索和广度优先搜索算法：

深度优先搜索算法：

def dfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合保存已经访问过的节点
    stack = [start]  # 用栈保存待访问的节点
    while stack:
        node = stack.pop()  # 弹出栈顶节点
        if node not in visited:  # 如果该节点还没有被访问过
            visited.add(node)  # 将该节点加入已访问节点集合中
            stack.extend(graph[node] - visited)  # 将该节点的未访问邻居节点入栈
    return visited

广度优先搜索算法：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合保存已经访问过的节点
    queue = deque([start])  # 用队列保存待访问的节点
    while queue:
        node = queue.popleft()  # 弹出队头节点
        if node not in visited:  # 如果该节点还没有被访问过
            visited.add(node)  # 将该节点加入已访问节点集合中
            queue.extend(graph[node] - visited)  # 将该节点的未访问邻居节点入队
    return visited

其中，`graph` 参数是一个字典，表示图的邻接关系，例如：

graph = {
    "A": {"B", "C"},
    "B": {"A", "D", "E"},
    "C": {"A", "F"},
    "D": {"B"},
    "E": {"B", "F"},
    "F": {"C", "E"}
}

上述代码中，我们使用了 Python 标准库中的集合（set）和双向队列（deque）来实现深度优先搜索和广度优先搜索算法。