.已知无向图G采用邻接表存储，如下图所示。请画出它对应的无向图，并写出从顶点V1出发的深度遍历和广度遍历序列。（注意基于特定存储，遍历序列的唯一性）

很抱歉，由于这是一个文字平台，无法直接在这里绘制图形。但我可以帮你理解如何根据邻接表描述一个无向图以及进行深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

假设我们有以下邻接表表示的无向图：

V1 - V2
V1 - V4
V2 - V3
V2 - V5
V3 - V6

这代表了以下连接：
- 从V1到V2
- 从V1到V4
- 从V2到V3
- 从V2到V5
- 从V3到V6

**深度优先遍历（DFS）**：
从顶点V1开始，按照深度优先的方式我们会得到序列：
1. V1
2. V4 (因为V1->V4)
3. V2 (回溯至未访问的邻接节点)
4. V5 (V2的另一个未访问邻接)
5. V3 (回到V2的另一条路径)
6. V6 (V3的邻接)

**广度优先遍历（BFS）**：
从顶点V1开始，按照广度优先的顺序，会先访问所有邻居，然后逐步扩展：
1. V1
2. V2
3. V4 (相邻于V1)
4. V3 (相邻于V2)
5. V5 (相邻于V2)
6. V6 (相邻于V3)

由于邻接表存储了每个节点的所有邻接节点，所以基于这种数据结构，无论是DFS还是BFS的遍历序列都是唯一的。

相关问题

2、 已知无向图G的邻接表如图所示， （1） 画出该无向图； （2） 画出该图的广度优先生成森林。

很抱歉，由于这是一个文本交互平台，我无法直接绘制图形或图片。不过我可以帮助你理解如何基于给定的邻接表描述来构建图形，并解释广度优先搜索(BFS)生成森林的过程。

首先，你需要提供邻接表的数据结构表示，例如，如果是一个数组或列表，每个元素代表一条边并包含源节点和目标节点。假设我们有类似这样的数据：

[
    [0, 1], [0, 2], [1, 3], [1, 4],
    [2, 5], [3, 6], [4, 6]
]

这意味着节点0连接到1和2，节点1连接到3和4，以此类推。

1. **无向图绘制**：你可以将节点编号作为点，在纸上或者在脑海中想象它们的位置，然后每条边连接相应的两个节点即可。比如节点0-1, 0-2, 等等。

2. **广度优先搜索生成森林**：
- 首先，从任意一个未访问过的节点开始（通常是选择一个根节点），并将它标记为已访问。
- 对于当前节点的所有邻居，如果它们尚未访问过，就将它们加入队列，并标记为已访问。
- 重复此过程，每次从未访问过的邻居中取出一个节点，将其所有未访问过的邻居加到队列，直到队列为空。
- 这样得到的就是一棵树，这个过程中会发现所有的连通分量，因为BFS保证了最短路径。每棵树构成森林的一棵，最终森林就是由所有独立路径组成的集合。

如果你需要具体的步骤指导，可以告诉我，我会进一步说明如何在纸上手动执行这个过程。

1、已知无向图的邻接矩阵，求无向图的邻接表。 （1）提示：无向图如下图(a)所示，已知邻接矩阵如图(b)所示，求对应的邻接表(c)。 （2）请定义void adjMatrix_2_adjList(int b[4][4], AdjList a)函数

(a) 无向图示意图：

   1--2
  /   |
 3----4

(b) 邻接矩阵：

    | 1 2 3 4
  --|---------
  1 | 0 1 1 0
  2 | 1 0 1 1
  3 | 1 1 0 1
  4 | 0 1 1 0

(c) 对应的邻接表：

1 -> 2 -> 3
2 -> 1 -> 3 -> 4
3 -> 1 -> 2 -> 4
4 -> 2 -> 3

定义函数 `void adjMatrix_2_adjList(int b[4][4], AdjList a)`，其中 `b` 为输入的邻接矩阵，`a` 为输出的邻接表，函数实现如下：

struct Node {
    int val;
    Node* next;
    Node(int v) : val(v), next(nullptr) {}
};

struct AdjList {
    vector<Node*> list;
    AdjList(int n) : list(n) {}
};

void adjMatrix_2_adjList(int b[4][4], AdjList a) {
    int n = a.list.size();
    // 构建每个顶点的链表
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (b[i][j] == 1) {
                if (!a.list[i]) {
                    a.list[i] = new Node(j);
                } else {
                    Node* cur = a.list[i];
                    while (cur->next) {
                        cur = cur->next;
                    }
                    cur->next = new Node(j);
                }
            }
        }
    }
}

上述函数先根据邻接表的长度 `n` 构建一个大小为 `n` 的 `AdjList` 结构体 `a`，然后对于每个顶点 `i`，遍历与其相邻的顶点 `j`，然后将 `j` 加入到 `i` 的链表中，最终得到邻接表 `a`。