无向连通图的顶点值为字符型且互不相等。请从存储下标为0的顶点开始深度优先遍历，在选取下一个未被访问的邻接点时，优先选择存储下标小的顶点，输出该遍历序列。 输入格式: 有多组测试数据，每组数据请依次输入图中各顶点的值，每个顶点值以回车间隔，并以#作为输入结束符；再请依次输入图中每条边的两个顶点值，两个顶点值以空格作为间隔，每输入一组后进行换行，最终以#结束输入。 输出格式: 每组输出占一行，输出满足题目描述的深度优先遍历序列。 输入样例: 在这里给出一组输入。例如： A B C D E F G # A B A F B C B G C D D E E F F G # 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如： ABCDEFG

好的，我已经明白了你的问题。这是一个关于深度优先遍历的问题。我可以为你提供一个解决方案，你可以参考一下：

首先，我们需要定义一个邻接表来存储图的信息。对于每个顶点，我们可以用一个字符来表示，邻接表可以用一个二维数组来表示。例如，邻接表的第i行表示与第i个顶点相邻的顶点。

然后，我们需要定义一个visit数组，用来记录每个顶点是否被访问过。初始时，visit数组的所有元素都应该被设置为false。

接下来，我们可以用递归函数来实现深度优先遍历。从起始点开始，首先访问该顶点，并将visit数组中对应的元素设置为true。然后，依次访问该顶点的邻接点，如果邻接点没有被访问过，则递归访问该邻接点。在访问邻接点时，我们可以按照邻接点的存储下标从小到大的顺序进行访问。

最后，我们可以输出访问的顶点序列即可。

下面是代码实现：

相关问题

连通图的深度优先遍历函数和图的深度优先遍历函数有什么不同

连通图的深度优先遍历函数和图的深度优先遍历函数的不同之处在于遍历的起点不同。连通图的深度优先遍历函数需要对每一个顶点都做一次深度优先搜索，而图的深度优先遍历函数只需要对起始顶点进行深度优先搜索。

以下是连通图的深度优先遍历函数的代码示例：

void DFS_ALTraverse(const ALGraph& G) {
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++) {
        if (!visited[i]) {
            DFS_AL(G, i);
        }
    }
}

而图的深度优先遍历函数的代码示例如下：

void DFS_AL(const ALGraph& G, int v) {
    visited[v] = true;
    cout << G.vertices[v].data << " ";
    
    for (ArcNode* p = G.vertices[v].firstarc; p != nullptr; p = p->nextarc) {
        int w = p->adjvex;
        if (!visited[w]) {
            DFS_AL(G, w);
        }
    }
}

连通图的深度优先遍历

连通图的深度优先遍历（Depth First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法会尽可能深地搜索树的分支，直到不能再继续为止，然后回溯到前一个节点，继续搜索下一个分支。具体步骤如下：

1. 从图中任意一个顶点开始遍历，将该顶点标记为已访问。
2. 访问该顶点的所有未被访问的邻居顶点，并将其标记为已访问。
3. 对于每个已访问的邻居顶点，重复步骤2，直到所有邻居顶点都被访问过。
4. 回溯到前一个节点，重复步骤2和步骤3，直到所有顶点都被访问过。

下面是一个连通图的深度优先遍历的Python实现：

# 定义一个图类
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices  # 顶点数
        self.adj = [[] for i in range(vertices)]  # 邻接表

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj[u].append(v)
        self.adj[v].append(u)

    # DFS遍历
    def DFS(self, v, visited):
        visited[v] = True
        print(v, end=' ')

        for i in self.adj[v]:
            if not visited[i]:
                self.DFS(i, visited)

    # 对每个未被访问的顶点进行DFS遍历
    def DFS_traversal(self):
        visited = [False] * self.V

        for i in range(self.V):
            if not visited[i]:
                self.DFS(i, visited)