图的广度优先搜索和深度优先搜素遍历完整代码

广度优先搜索和深度优先搜索是图的遍历算法，以下为它们的完整代码实现。

### 广度优先搜索

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()  # 用集合存储已经访问过的节点
    queue = deque([start])  # 用队列存储待访问的节点
    while queue:
        node = queue.popleft()  # 取出队列首部的节点
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            print(node)
            # 将当前节点的未访问的邻居节点加入队列
            queue.extend(neighbors for neighbors in graph[node] if neighbors not in visited)

### 深度优先搜索

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    print(start)
    # 递归遍历当前节点的未访问的邻居节点
    for neighbors in graph[start] - visited:
        dfs(graph, neighbors, visited)

其中，`graph` 表示存储图的邻接表，`start` 表示遍历的起始节点。在广度优先搜索中，使用队列存储待访问的节点，每次从队列首部取出一个节点并访问，将其未访问的邻居节点加入队列。在深度优先搜索中，使用递归的方式遍历当前节点的未访问邻居节点。在遍历过程中，使用集合 `visited` 存储已经访问过的节点，防止重复访问。