2.用邻接矩阵存储一个无向图,设计一个算法实现该无向图的深度优先遍历。

在使用邻接矩阵存储无向图时，我们可以采用递归的方式来实现深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）。以下是基本的算法步骤：

1. 初始化：选择一个起始节点作为当前访问节点（通常选择任意一个节点），并将它标记为已访问。

2. 访问邻居：对于当前节点的所有未访问邻接节点，执行以下操作：
- 将邻接节点标记为已访问。
- 调用DFS递归函数处理这个邻接节点。

3. 递归调用：对于每个邻接节点，执行上述步骤，直到所有可达节点都被访问过。

4. 返回上一级：当当前节点的所有邻接节点都处理完毕后，返回到上一个待访问的节点继续进行DFS，直到所有的节点都被访问过或者到达了无回路的情况。

下面是简单的伪代码表示：

function DFS(graph, start):
    visited = set() // 存储已经访问过的节点
    stack = [start] // 使用栈来模拟递归过程

    while stack:
        node = stack.pop() // 弹出栈顶节点
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            for neighbor in graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    stack.append(neighbor) // 将未访问的邻接节点压入栈

    return visited

在这个过程中，`graph`是一个邻接矩阵，索引表示节点，值是与其相连的邻接节点列表。例如，如果`graph[i][j] = 1`，则表示节点i和节点j之间有边。