[问题描述] 很多涉及图的操作都是以图的遍历操作为基础的，试编写程序，实现图的深度优先和广度优先遍历操作。 ·[基本要求] 以邻接表为存储结构，顶点和边的信息需输入，以用户指定的结点为起点，输出 DFS和BFS遍历下的结点访问序列。编写代码并附上注释

好的，我会为你解答这个问题。首先，让我们来了解一下图的深度优先遍历和广度优先遍历。

图的深度优先遍历（DFS）：从某个顶点开始，沿着一条路径一直走到底，直到不能走为止，然后返回走另外一条路径，直到遍历完整个图。

图的广度优先遍历（BFS）：从某个顶点开始，依次访问其所有邻接点，然后再访问邻接点的邻接点，直到遍历完整个图。

接下来，我们就可以编写程序实现这两种遍历了。以下是代码示例和注释：

# 定义邻接表存储结构的图类
class Graph:
    def __init__(self, vertex_num):
        self.vertex_num = vertex_num  # 图的顶点数量
        self.adj_list = [[] for _ in range(vertex_num)]  # 邻接表存储结构

    # 添加一条边
    def add_edge(self, src, dest):
        self.adj_list[src].append(dest)

# 深度优先遍历
def dfs(graph, start_vertex, visited):
    visited[start_vertex] = True  # 标记当前顶点已访问
    print(start_vertex, end=' ')

    # 遍历当前顶点的所有邻接点
    for vertex in graph.adj_list[start_vertex]:
        if not visited[vertex]:
            dfs(graph, vertex, visited)

# 广度优先遍历
def bfs(graph, start_vertex):
    visited = [False] * graph.vertex_num  # 标记所有顶点未访问
    queue = [start_vertex]  # 用队列存储待访问的顶点
    visited[start_vertex] = True  # 标记起点已访问

    while queue:
        vertex = queue.pop(0)  # 取出队首顶点
        print(vertex, end=' ')

        # 遍历当前顶点的所有邻接点
        for neighbor in graph.adj_list[vertex]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = True
                queue.append(neighbor)

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    # 创建一个邻接表存储的图，顶点数量为5
    graph = Graph(5)

    # 添加边信息
    graph.add_edge(0, 1)
    graph.add_edge(0, 2)
    graph.add_edge(1, 2)
    graph.add_edge(2, 0)
    graph.add_edge(2, 3)
    graph.add_edge(3, 3)

    start_vertex = 2  # 以2号顶点为起点

    # DFS遍历
    print("DFS遍历：")
    visited = [False] * graph.vertex_num
    dfs(graph, start_vertex, visited)
    print()

    # BFS遍历
    print("BFS遍历：")
    bfs(graph, start_vertex)

以上就是实现图的深度优先遍历和广度优先遍历的代码和注释，希望能对你有所帮助。