设A、B、C、D、E五个城市，旅行者从A出发，到达城市E，旅行路线如图A所示，如何使旅行费用最小？采用BFS和DFS进行求解。节点连接表如表一。

为了使旅行费用最小，我们需要假设每个城市之间有一个成本或代价（例如距离、时间或者其他费用单位），并且已经给出了一个图或连接表表示这些成本。在这种情况下，我们可以使用图搜索算法来找出从A到E的最短路径，同时考虑每段旅程的成本。由于你提供了一个连接表（表一），我们通常需要将这些成本附加到连接线上，并且这两个搜索算法（BFS 和 DFS）都可以用于解决这个问题，但是BFS由于其特性通常更适用于找寻最短路径。

**Breadth-first search (BFS)：**
BFS 会按照距离递增的顺序遍历，所以它能直接找到两点之间的最短路径。在使用BFS时，我们会在每次遍历时更新到目前为止遇到的最低成本路径。在表一中，我们维护一个队列，先放入起点A和初始费用，然后不断取出队首城市，检查它的邻居并更新到达邻居的最低费用。

**Depth-first search (DFS)：**
DFS 则不是直接找到最短路径的选择，因为它可能会陷入无限循环或错过最优解决方案。然而，如果我们能够设置合适的记忆机制（比如使用一个字典来记录访问过的节点及其最低成本），可以在访问节点的过程中尝试优化路径。但需要注意的是，这不是标准的DFS算法，而是一种改进版，以便于寻找最小成本路径。

对于实际操作，我们需要：
1. 将连接表转换为一个二维数组或者邻接权重矩阵，其中每个元素代表两个城市间的成本。
2. 使用BFS算法，从A开始，每次都记录当前城市的最低费用路径，直到找到E。
3. 使用修改过的DFS，可能需要额外的数据结构支持。

假设已知表一的连接及费用信息，你可以编写如下伪代码：

# 假设表一是一个二维数组，存储了城市之间的费用
costs = load_cost_table()

# 定义BFS
def bfs(start, end):
    queue = [(start, 0)]  # 队列，每个元素包含城市和费用
    min_cost = float('inf')  # 最低成本初始化为无穷大
    path = []

    while queue:
        city, cost = queue.pop(0)
        if city == end:
            min_cost = cost
            break

        for neighbor, n_cost in costs[city].items():
            new_cost = cost + n_cost
            if new_cost < min_cost:
                min_cost = new_cost
                path = [city] + find_path(neighbor, costs, path)

    return min_cost, path

# 对于DFS，需要记忆字典或其他数据结构
def dfs(start, end, memo={}):
    ...

# 从A开始，计算BFS或DFS的最短路径
min_cost_BFS, path_BFS = bfs('A', 'E')
min_cost_DFS, path_DFS = dfs('A', 'E')

print("最小费用（BFS）:", min_cost_BFS)
print("BFS路径:", path_BFS)
print("最小费用（DFS）:", min_cost_DFS)
print("DFS路径:", path_DFS)