c++1、以邻接矩阵和邻接表作为存储结构建立一个无向图； 2、按深度优先遍历该无向图，输出遍历序列； 3、按广度优先遍历该无向图，输出遍历序列； 4、采用Dijkstra算法求解某一顶点到其它顶点的最短路径。

1. 在C++中，可以使用邻接矩阵或邻接表这两种数据结构来构建无向图。

- 邻接矩阵：它是一个二维数组，其中行代表源节点，列表示目标节点，元素值表示两个节点之间是否存在边。例如，如果`adj[i][j] = 1`，则表示节点i和节点j之间有边。

- 邻接表：每个节点维护一个链表，链表中包含所有与其相连的节点。对于无向图，通常会使用双向链表，这样可以从任意一头查找到另一头。

2. 深度优先遍历（DFS）：

   void dfs(int node, vector<bool>& visited, vector<vector<int>>& adj) {
       visited[node] = true;
       cout << node << " ";
       for (int neighbor : adj[node]) {
           if (!visited[neighbor]) {
               dfs(neighbor, visited, adj);
           }
       }
   }

遍历序列通过递归调用`dfs`函数完成。

3. 广度优先遍历（BFS）：

   void bfs(vector<int> &queue, int start, vector<bool>& visited, vector<vector<int>>& adj) {
       queue.push_back(start);
       visited[start] = true;
       while (!queue.empty()) {
           int current = queue.front();
           cout << current << " ";
           queue.pop_front();
           for (int neighbor : adj[current]) {
               if (!visited[neighbor]) {
                   queue.push_back(neighbor);
                   visited[neighbor] = true;
               }
           }
       }
   }

使用队列逐层遍历图。

4. Dijkstra算法求最短路径：

   struct Node {
       int value, dist;
       bool operator<(const Node& other) const { return dist < other.dist; }
   };
   
   priority_queue<Node> pq;
   vector<int> dist(graph.size(), INT_MAX); // 初始化距离为无穷大
   dist[vertex] = 0;
   
   for (Node n : graph[vertex]) {
       pq.push(n);
   }

   while (!pq.empty()) {
       Node min_node = pq.top(); pq.pop();
       int u = min_node.value;

       for (auto [v, weight] : graph[u]) {
           if (dist[u] + weight < dist[v]) {
               dist[v] = dist[u] + weight;
               pq.push({v, dist[v]});
           }
       }
   }

其中`graph`应为邻接权重矩阵或邻接表形式，这个例子仅给出核心逻辑，实际实现还需要处理边界条件和优化。