使用python编程，利用配色法实现图的遍历

配色法是一种通过颜色来标记节点状态的图遍历算法，常用于解决图的着色问题。在遍历过程中，每个节点会被标记为白色、灰色或黑色，分别表示尚未访问、正在访问或已经访问过。

下面是使用配色法实现深度优先遍历和广度优先遍历的Python代码：

# 颜色常量
WHITE = 0 # 未访问
GRAY = 1 # 正在访问
BLACK = 2 # 已访问

# 深度优先遍历
def dfs_color(graph, start):
    color = {node: WHITE for node in graph}
    dfs_visit(graph, start, color)

def dfs_visit(graph, node, color):
    color[node] = GRAY
    print(node)
    for neighbor in graph[node]:
        if color[neighbor] == WHITE:
            dfs_visit(graph, neighbor, color)
    color[node] = BLACK

# 广度优先遍历
def bfs_color(graph, start):
    color = {node: WHITE for node in graph}
    queue = [start]
    color[start] = GRAY
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        print(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if color[neighbor] == WHITE:
                queue.append(neighbor)
                color[neighbor] = GRAY
        color[node] = BLACK

其中，graph为图的邻接表表示。在遍历过程中，每个节点的颜色状态都会被记录在color字典中。深度优先遍历使用递归方式实现，广度优先遍历使用队列实现。