输入一个有向图，其顶点数和弧数均为6: 66 12 13 30:32 24 45 51 63 要求输出其DFS遍历结果为1->2->4->5->3 ->6或1->3->2->4->5->6,要求输出其BFS遍历结果为1->2->3->4->5->6或1->3->2->4-> 5->6。 注意:DFS和BFS遍历算法都应支持非强连通的有向图。

以下是Python代码实现：

# DFS遍历
def dfs(graph, start):
    visited = set()  # 记录已经访问过的节点
    stack = [start]  # 使用栈作为辅助数据结构
    result = []  # 记录遍历结果
    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            result.append(node)
            # 将未访问过的邻居节点入栈
            stack.extend([n for n in graph[node] if n not in visited])
    return result

# BFS遍历
def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 记录已经访问过的节点
    queue = [start]  # 使用队列作为辅助数据结构
    result = []  # 记录遍历结果
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            result.append(node)
            # 将未访问过的邻居节点入队
            queue.extend([n for n in graph[node] if n not in visited])
    return result

# 构建图
graph = {
    1: [2, 3],
    2: [4, 5],
    3: [6],
    4: [5],
    5: [],
    6: []
}

# DFS遍历结果
print(dfs(graph, 1))  # 输出：[1, 3, 6, 2, 5, 4]

# BFS遍历结果
print(bfs(graph, 1))  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6]

其中，`graph` 是一个字典，表示有向图的邻接表，键为顶点，值为该顶点的邻居节点列表。`dfs` 和 `bfs` 分别是 DFS 和 BFS 遍历算法的实现，`start` 参数表示起始节点。运行结果如下：

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

其中，DFS 遍历的结果可以有多种可能性，但BFS遍历结果唯一。