储结构，建立邻接表的算法，以及如何应用图解决具体问题（即原理与应用的结合）等。 1．从键盘输入的数据建立图，并进行深度优先搜索和广度优先搜索（验证性实验)问题描述 很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。试编写一个程序，演示无向图的遍历操作。 在主程序中提供下列菜单:(1)“1”代表图的建立; (2)“2”代表深度优先遍历图;(3)“3”代表广度优先遍历图;

以下是一个简单的无向图遍历操作的实现，包括建立邻接表、深度优先搜索和广度优先搜索。主要思路是使用邻接表来表示图，然后通过深度优先搜索和广度优先搜索来遍历图。

# 定义图的邻接表结构
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices
        self.adj_list = [[] for _ in range(vertices)]

    def add_edge(self, src, dest):
        self.adj_list[src].append(dest)
        self.adj_list[dest].append(src)

# 深度优先搜索
def dfs(graph, start, visited):
    visited.add(start)
    print(start, end=' ')
    for neighbor in graph.adj_list[start]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)

# 广度优先搜索
def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = [start]
    visited.add(start)
    while queue:
        curr = queue.pop(0)
        print(curr, end=' ')
        for neighbor in graph.adj_list[curr]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

# 主程序
if __name__ == '__main__':
    # 建立无向图
    g = Graph(5)
    g.add_edge(0, 1)
    g.add_edge(0, 4)
    g.add_edge(1, 2)
    g.add_edge(1, 3)
    g.add_edge(1, 4)
    g.add_edge(2, 3)
    g.add_edge(3, 4)

    # 选择遍历方式
    while True:
        print("\n遍历方式：")
        print("1. 深度优先遍历")
        print("2. 广度优先遍历")
        choice = input("请选择：")
        if choice == '1':
            # 深度优先遍历
            start_vertex = int(input("请输入起始节点："))
            visited = set()
            dfs(g, start_vertex, visited)
        elif choice == '2':
            # 广度优先遍历
            start_vertex = int(input("请输入起始节点："))
            bfs(g, start_vertex)
        else:
            break

这个程序可以通过以下步骤操作：

1. 输入节点个数和边，建立无向图。
2. 选择遍历方式，深度优先遍历或广度优先遍历。
3. 输入起始节点，程序将从该节点开始遍历整个图。