输入图顶点数据，然后输出该图的广度优先搜索和深度 优先搜索序列

好的，让我来回答你的问题。

首先，你需要提供图的具体实现方式，比如邻接矩阵或邻接表。假设你使用邻接表来表示图，那么你可以按照下面的步骤来实现广度优先搜索和深度优先搜索。

1. 广度优先搜索（BFS）

广度优先搜索是一种遍历图的算法，它从一个起始顶点开始，逐层遍历整个图，直到所有可达的顶点都被访问过。在遍历过程中，我们需要维护一个队列，用于存储待访问的顶点。

具体实现步骤如下：

- 初始化队列，将起始顶点加入队列中。
- 如果队列不为空，则从队列中取出一个顶点。
- 遍历该顶点的所有邻居顶点，如果某个邻居顶点没有被访问过，则将其加入队列中，并标记为已访问。
- 重复步骤2和步骤3，直到队列为空。

在遍历过程中，我们可以记录下每个顶点的访问顺序，得到广度优先搜索序列。

2. 深度优先搜索（DFS）

深度优先搜索是一种遍历图的算法，它从一个起始顶点开始，沿着一条路径一直遍历到底，直到该路径不能再继续下去为止，然后回溯到前一个顶点，继续遍历其他路径。在遍历过程中，我们需要维护一个栈，用于存储待访问的顶点。

具体实现步骤如下：

- 初始化栈，将起始顶点加入栈中。
- 如果栈不为空，则从栈中取出一个顶点。
- 遍历该顶点的所有邻居顶点，如果某个邻居顶点没有被访问过，则将其加入栈中，并标记为已访问。
- 重复步骤2和步骤3，直到栈为空。

在遍历过程中，我们可以记录下每个顶点的访问顺序，得到深度优先搜索序列。

综上所述，你需要输入图的顶点数据，并按照上述步骤实现广度优先搜索和深度优先搜索，最终输出对应的搜索序列。

相关问题

python根据图的顶点数据输出该图的广度优先搜索和深度优先序列

可以使用Python中的图论库networkx来实现该功能。下面是一个示例代码：

import networkx as nx

# 构建图，顶点数据存储在nodes列表中，边数据存储在edges列表中
nodes = [1, 2, 3, 4, 5]
edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5)]
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

# 输出广度优先搜索序列
bfs_sequence = list(nx.bfs_tree(G, nodes[0]).nodes())
print("BFS序列：", bfs_sequence)

# 输出深度优先序列
dfs_sequence = list(nx.dfs_tree(G, nodes[0]).nodes())
print("DFS序列：", dfs_sequence)

在这个示例代码中，我们首先使用networkx构建了一个无向图，其中顶点数据为1,2,3,4,5，边数据为(1,2),(1,3),(2,4),(2,5)。然后，我们使用networkx提供的bfs_tree和dfs_tree函数分别计算了该图的广度优先搜索序列和深度优先序列，并输出了结果。

构建图的邻接矩阵、邻接表存储结构，实现图的深度优先搜索遍历、广度优先搜索遍历。 要求： （1）创建图时，输入图中的顶点以及图中的边（或弧）。 （2）输出图的深度优先遍历序列和广度优先遍历序列。

好的，这是一个关于图的存储结构和遍历算法的问题，我会尽力回答。首先，我来介绍一下图的存储结构。

图的存储结构有两种，分别是邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵是一个二维数组，用于表示图中顶点之间的关系。如果两个顶点之间有边相连，则相应位置上的值为1，否则为0。邻接表则是用链表来表示顶点之间的关系。每个顶点对应一条链表，链表中存储与该顶点相连的所有顶点。

接下来，我来介绍一下图的遍历算法。图的遍历算法有两种，分别是深度优先遍历和广度优先遍历。深度优先遍历是从某个顶点开始，沿着深度方向遍历图的过程，直到到达最深的节点为止。广度优先遍历则是从某个顶点开始，按照距离顺序逐层遍历图的过程。

现在，我来回答你的问题，首先是创建图的过程。我们可以定义一个图类，其中包含一个顶点集合和一个边集合，分别用来存储图中的顶点和边。在类中定义一个addVertex方法，以添加顶点，一个addEdge方法，以添加边。

然后，我们来实现深度优先遍历算法。深度优先遍历可以使用递归的方式实现。从某个顶点开始，首先将其标记为已访问，然后依次访问它的邻接点。对于每个邻接点，如果它没有被访问过，则递归地访问它。伪代码如下：

DFS(vertex v)
    mark v as visited
    for each neighbor w of v
        if w is not visited
            DFS(w)

最后，我们来实现广度优先遍历算法。广度优先遍历可以使用队列来实现。从某个顶点开始，首先将其标记为已访问，并将其入队。然后，重复以下步骤，直到队列为空：出队一个顶点，访问它的所有邻接点，并将未访问过的邻接点入队。伪代码如下：

BFS(vertex v)
    mark v as visited
    enqueue v
    while queue is not empty
        dequeue a vertex u from the queue
        for each neighbor w of u
            if w is not visited
                mark w as visited
                enqueue w

最后，我们可以在图类中定义一个DFS方法和一个BFS方法，用来实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。在方法中，可以使用邻接矩阵或邻接表来存储图，并根据需要选择深度优先遍历或广度优先遍历算法。

希望我的回答对你有所帮助！