图的深度优先遍历和广度优先遍历代码实现

以下是图的深度优先遍历和广度优先遍历的代码实现，以邻接表形式存储图：

# 图的深度优先遍历
def DFS(graph, start):
    visited = set()  # 记录已经访问过的节点
    stack = [start]  # 用栈来实现深度优先遍历
    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            print(node)
            # 将所有未访问的邻居节点入栈，实现深度优先遍历
            stack.extend([n for n in graph[node] if n not in visited])


# 图的广度优先遍历
def BFS(graph, start):
    visited = set()  # 记录已经访问过的节点
    queue = [start]  # 用队列来实现广度优先遍历
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            print(node)
            # 将所有未访问的邻居节点入队列，实现广度优先遍历
            queue.extend([n for n in graph[node] if n not in visited])

其中，`graph` 表示邻接表形式存储的图，`start` 表示起始节点。在遍历时，用 `visited` 集合记录已经访问过的节点，防止重复访问。在深度优先遍历中，用栈来实现，每次取出栈顶元素并访问，再将其所有未访问的邻居节点入栈。在广度优先遍历中，用队列来实现，每次取出队首元素并访问，再将其所有未访问的邻居节点入队列。