请详细说明如何利用邻接表实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并针对有向图和无向图分别分析这两种搜索的时间复杂度。

在图论中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种基本的图遍历策略。它们常用于搜索图中的节点，检查图的连通性以及寻找路径等。在实现这两种搜索时，邻接表是一种高效的数据结构，因为它以紧凑的方式存储了图中的边信息，并且能够快速访问与每个顶点相邻的所有边。

参考资源链接：[图的邻接表表示与时间复杂度分析](https://wenku.csdn.net/doc/65oa997hbt?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来探讨DFS的实现。DFS是从一个初始顶点开始，访问尽可能深的分支，直到达到一个顶点的末端，然后回溯并尝试另一个分支。在邻接表中，对于有向图和无向图，DFS的实现主要差别在于边的方向性。在有向图中，遍历时需要考虑边的方向；而在无向图中，由于边是双向的，因此遍历过程是相同的。DFS的时间复杂度是O(|V|+|E|)，其中|V|是顶点数，|E|是边数，因为每个顶点和边在遍历过程中只会被访问一次。

接下来是BFS的实现。BFS则从一个顶点开始，访问其所有邻接顶点，然后对每一个邻接顶点再做同样的操作，直到所有可达顶点都被访问。在邻接表中实现BFS时，我们使用一个队列来存储待访问的顶点。对于有向图和无向图，BFS的实现方法基本相同，不同之处在于处理边的方向。BFS的时间复杂度同样是O(|V|+|E|)。

无论是在有向图还是无向图中，使用邻接表实现DFS和BFS的关键在于合理地维护访问状态以避免重复访问，并且正确处理每个顶点的邻接表。对于DFS，通常使用递归或栈来实现递归回溯；对于BFS，则需要一个队列来保证按照访问顺序来遍历顶点。

总结来说，邻接表是实现图的DFS和BFS的有效方式，其时间复杂度与图的规模紧密相关，且能够很好地适应有向图和无向图的遍历需求。为了深入理解并掌握图的遍历，建议参考《图的邻接表表示与时间复杂度分析》一文，它详细分析了图的各种操作，包括遍历在内，并且深入探讨了时间复杂度的概念，帮助读者从理论和实践两个方面全面理解图数据结构的处理和算法效率。

参考资源链接：[图的邻接表表示与时间复杂度分析](https://wenku.csdn.net/doc/65oa997hbt?spm=1055.2569.3001.10343)