建立一个无向图的邻接表，并输出该图的邻接表

好的，我理解了你的问题。下面是一个无向图的邻接表的建立过程：

假设这个无向图有 $n$ 个顶点 $v_1, v_2, ..., v_n$ 和 $m$ 条边 $e_1, e_2, ..., e_m$，现在我们要建立该图的邻接表。

1. 创建一个长度为 $n$ 的数组，数组的每个元素代表一个顶点，每个元素初始化为空列表（因为可能存在顶点没有任何边与之相连）。

2. 对于每条边 $e_i = (u, v)$，将顶点 $u$ 加入顶点 $v$ 的邻接表中，将顶点 $v$ 加入顶点 $u$ 的邻接表中。

下面是一个示例图的邻接表：

图示例：

   1
  / \
 2---3
 |   |
 4---5

邻接表：

v1: v2, v3
v2: v1, v3, v4
v3: v1, v2, v4, v5
v4: v2, v3, v5
v5: v3, v4

希望这个回答能够帮助到你！

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建立一个无向图的邻接表,输出该图的邻接表python

好的，以下是建立无向图邻接表的Python代码：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.adj_list = [[] for i in range(vertices)]
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)
        self.adj_list[v].append(u)
    
    def print_adj_list(self):
        for i in range(self.V):
            print("Adjacency list of vertex {}: ".format(i), end="")
            for j in self.adj_list[i]:
                print(j, end=" ")
            print()

# Example usage
g = Graph(5)
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 4)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(1, 3)
g.add_edge(1, 4)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 4)
g.print_adj_list()

这段代码中，我们首先定义了一个`Graph`类，它包含顶点数`V`和邻接表列表`adj_list`两个属性。然后在`add_edge`方法中，我们把无向图的边表示成两个方向相反的有向边，分别加入`u`和`v`的邻接表中。最后，`print_adj_list`方法可以输出整个邻接表。我们可以用该类来构建一个无向图，并输出它的邻接表。

建立一个无向图或有向图的邻接表，并输出该图的邻接表，并进行深度优先搜索遍历

好的，让我们来建立一个无向图的邻接表，具体如下：

- 节点A连接了B和C
- 节点B连接了A和D
- 节点C连接了A和D
- 节点D连接了B和C

邻接表如下：

| 节点 | 邻居节点 |
| --- | --- |
| A | B -> C |
| B | A -> D |
| C | A -> D |
| D | B -> C |

现在我们来进行深度优先搜索遍历。假设我们从节点A开始，遍历过程如下：

1. 访问节点A，并将其标记为已访问。
2. 查找节点A的邻居节点，即B和C。
3. 选择一个未访问的邻居节点，例如B，访问该节点，并将其标记为已访问。
4. 查找节点B的邻居节点，即A和D。
5. 选择一个未访问的邻居节点，例如D，访问该节点，并将其标记为已访问。
6. 查找节点D的邻居节点，即B和C。由于节点B已经被访问过了，我们只能访问节点C。
7. 访问节点C，并将其标记为已访问。
8. 查找节点C的邻居节点，即A和D。由于节点A和D都已经被访问过了，我们已经访问完了节点C的所有邻居节点。
9. 回到节点D，由于节点B和C都已经被访问过了，我们已经访问完了节点D的所有邻居节点。
10. 回到节点B，由于节点A和D都已经被访问过了，我们已经访问完了节点B的所有邻居节点。
11. 回到节点A，由于节点B和C都已经被访问过了，我们已经访问完了节点A的所有邻居节点。

因此，深度优先搜索遍历的顺序是：A -> B -> D -> C。