对以邻接矩阵为存储结构的图进行 DFS 和 BFS 遍历

以邻接矩阵为存储结构的图，可以通过遍历矩阵中的元素来实现 DFS 和 BFS 遍历。其中，矩阵中的每个元素表示对应两个顶点之间的边，值为 1 表示存在边，值为 0 表示不存在边。

DFS 遍历：

1. 从起点开始，将起点标记为已访问。
2. 遍历当前节点的所有邻居节点，如果邻居节点未访问，则递归访问邻居节点。
3. 遍历完所有邻居节点后，回溯到上一层节点，继续遍历其未访问过的邻居节点。
4. 重复步骤 2 和 3，直到遍历完所有节点。

具体实现可以参考以下代码：

def dfs(graph, start, visited):
    visited[start] = True
    print(start, end=' ')
    for i in range(len(graph)):
        if graph[start][i] == 1 and not visited[i]:
            dfs(graph, i, visited)

# 示例代码：
graph = [[0,1,1,0],[1,0,0,1],[1,0,0,1],[0,1,1,0]]
visited = [False] * len(graph)
dfs(graph, 0, visited)

BFS 遍历：

1. 将起点加入队列中，并标记为已访问。
2. 队列不为空时，弹出队首元素，遍历其所有邻居节点，如果邻居节点未访问，则将其加入队列中，并标记为已访问。
3. 重复步骤 2，直到队列为空。

具体实现可以参考以下代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start, visited):
    queue = deque([start])
    visited[start] = True
    while queue:
        node = queue.popleft()
        print(node, end=' ')
        for i in range(len(graph)):
            if graph[node][i] == 1 and not visited[i]:
                queue.append(i)
                visited[i] = True

# 示例代码：
graph = [[0,1,1,0],[1,0,0,1],[1,0,0,1],[0,1,1,0]]
visited = [False] * len(graph)
bfs(graph, 0, visited)